Редакция: уведомления | Editorial Notes

Добрый день, уважаемые авторы и читатели журнала «Академический вестник УралНИИпроект»,

Продолжая разговор о нашем с вами сотрудничестве, расскажем о том, что происходит в редакторской «кухне». Уверен, что знакомство с деталями поможет вам продуктивно взаимодействовать со всеми, кто подготавливает текст к печати.

Не секрет, что формальные требования редакции порой воспринимаются, как избыточные, продиктованные непонятными соображениями. На деле они нужны для продвижения ваших статей, то есть, для эффективной реализации ваших идей или научных принципов.

В последние годы наряду с редактированием, стилевыми правками, уточнением терминологии или подрисуночных подписей коллектив журнала готовит текст к машинной верификации в базах данных. Ведь, если оформление списка литературы сбито, DOI указан неверно либо ваша аффилиация не привязана к указанному в справке месту работы, то алгоритмы не обнаружат текст. Базы данных научного цитирования – РИНЦ, eLibrary или Scopus, WoS, Crossref – не увидят работу, а ваши коллеги не найдут её по ссылкам. Дело может дойти до того, что совет по защитам диссертаций не учтёт подобную статью, как будто ее не существует. Вы написали текст, но он остался невидимым.

Такая ситуация делает выполнение формальных требований к текстам научных статей еще более значимым.

Сегодня для этого появился новый инструмент – машинная верификация статей, сквозная проверка по базам данных. Нейронные сети помогают обнаружить в авторском тексте неверные библиографические сведения или даты. Они становятся своеобразными помощниками редактора, следящими за тем, чтобы ваш точно оформленный текст был виден всем участникам научного процесса. В этом случае его могут найти те, кто заинтересован в вашей градостроительной или архитектурной теме, могут сослаться на вас, процитировать, использовать результаты ваших исследований. 

Взаимодействие с искусственным интеллектом вы можете осуществлять сами – до того, как отправлять статью в редакцию. Необходим только навык формулирования точных вопросов.

Нейронные сети – это мощный инструмент, который реагирует на вводимый вопрос. Ничто не подскажет ей, что поставленная задача некорректна или невыполнима, или наоборот – что она имеет смысл и перспективу. Если ввод неточен, результат будет соответствующим. И уж, конечно, искусственный интеллект не выработает новое знание.

Главная ошибка исследователя сегодня – это воспринимать нейросеть как базу данных вроде поисковой системы или библиотеки. К ней нужно обращаться, когда текст уже есть и вы хотите его усовершенствовать.

Вот примеры вопросов, которые работают на качество вашей статьи и поддерживают высокий уровень нашего журнала. Не просить систему составить список статей или данных, которые она может выдумать, а задавать запрос о проверке статьи на предмет ее наличия. Или, например, не обращаться по вопросу написания исторической справки, а проверять логические несостыковки и противоречия.

Мы надеемся освоить новые инструменты работы над текстом не в ущерб качеству научных исследований и желаем вам успехов. Редакционная коллегия готова помогать вам в этом.

Главный редактор журнала
«Академический вестник УралНИИПроект РААСН»
Вениаминов Владимир Геннадьевич