Қараша айындағы Web of Science вебинарлар сериясы

Құрметті зерттеушілер, оқытушылар мен студенттер, Web of Science бірқатар вебинарлар өткізеді.

Назар аударыңыз! Қосылу жөніндегі нұсқаулықты міндетті түрде оқып немес тыңдауыңызды  сұраймыз.
Вебинарларға қатысу туралы барлық ақпарат біздің сайтта көрсетілген clarivate.com/ru/webinars

Вебинар күні: 23.11.2021 ж

Вебинар уақыты: сағ 10:00 де және сағ 14:00 де (Мәскеу уақытымен)

Вебинар тақырыбы: Web of Science – те ұйымдардың профильдерін құру және редакциялау

Біз ұйымдардың профильдерін құру процедурасын едәуір жеңілдеттік және бұл туралы вебинарда сөйлесетінімізді ұмытпаңыз, бірақ ең бастысы – біз ұйымдастырушылық профильдерді жаңартуға байланысты барлық егжей-тегжейлерді талдаймыз: бұл не үшін қажет, Жарияланымдар ұйымдық профильдерге қалай байланысты және егер сіз кенеттен Web of Science-те сіздің профиліңізге байланысты емес құжаттарды байқасаңыз не істей аласыз. Сонымен бірге, ұйымның профилі жасалып, үнемі жаңартылып отыратын кезде сізде қандай мүмкіндіктер пайда болатынын көреміз және ұйымдардың ғылыми нәтижелерін бағалауға байланысты сұрақтарыңызға жауап береміз.

Жалпы тіркелу: осы жерде

Вебинар күні: 24.11.2021 ж

Вебинар уақыты: сағ 10:00 де және сағ 14:00 де (Мәскеу уақытымен)

Вебинар тақырыбы: Ғылымның алдыңғы шебінде: жоғары цитаталық басылымдар және жоғары цитаталық авторлар

Вебинарда Біз Web of Science Core Collection-да жоғары цитаталық құжаттар дегеніміз не, авторлар жоғары цитаталық деп саналады және жоғары цитаталық басылымдардың топтары ғылыми зерттеулердегі жаңа тенденцияларды анықтауға қалай көмектесетіні туралы сөйлесеміз.

Жалпы тіркелу: осы жерде

Вебинар күні: 25.11.2021 ж

Вебинар уақыты: сағ 10:00 де және сағ 14:00 де (Мәскеу уақытымен)

Вебинар тақырыбы : Beamplots-жаңа стандартты статистика

Хирш индексі библиометрияда авторлардың ғылыми нәтижелерін бағалау үшін жиі қолданылады деген миф кең таралған. Өкінішке орай, Хирш индексінің басты артықшылығы – жариялау белсенділігінің көрсеткіштерін және авторлардың дәйексөзін бір санға келтіру – бұл оның ең үлкен кемшілігі, өйткені ол ғылыми нәтижелерді бағалау мәселесін тым жеңілдетеді, ал ондаған ғылыми жарияланымдар математикалық тұрғыдан оның сәтсіздігіне арналған.

Жалпы тіркелу: осы жерде

Яндекс.Метрика