Медведев Д.А. Новый инструмент для комплексного анализа списков литературы научных журналов. Научный редактор и издатель. https://doi.org/10.24069/sep.2026.11.48 В условиях стремительного роста числа научных публикаций и ужесточения требований к их качеству у редакций научных журналов возрастает потребность в эффективных инструментах проверки списков литературы. Существующие решения либо коммерчески недоступны для региональных изданий, либо предоставляют фрагментированную информацию без возможности комплексного анализа. В работе представлен открытый программный инструмент Comprehensive Reference List Analysis (CRLA), доступный по адресу https://litanalysis.streamlit.app и разработанный на Python с использованием фреймворка Streamlit. Цель данной статьи —продемонстрировать функциональные возможности CRLA как готового решения для автоматизированного анализа списков литературы, а также показать его практическую применимость на примере реальных статей. Представленный инструмент интегрирует API Crossref и OpenAlex и обеспечивает автоматическое извлечение идентификаторов, обогащение метаданными, детекцию дубликатов, подозрительных DOI, ретрагированных статей и источников из репозиториев, а также расчет библиометрических показателей и визуализацию результатов. Для демонстрации возможностей программы в работе проведен анализ списков литературы трех статей из журнала «Научный редактор и издатель» за 2025–2026 гг. Полученные результаты показали, что CRLA способен выявить структурные особенности списков в зависимости от тематики статей —от преобладания веб-источников в обзорах издательских практик до практически полного DOI-покрытия в библиометрических исследованиях. Инструмент также идентифицирует самоцитирования, международное сотрудничество и потенциально проблемные источники (дубликаты, некорректные DOI). Таким образом, CRLA представляет собой доступное решение для редакций, особенно для журналов с ограниченными ресурсами, позволяя автоматизировать рутинные проверки и повысить качество рецензирования. #научныестатьи ___ @rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
Научные журналы и базы данных (НЖБД)
Subscribers
5.8K
−10 24h
Reach per post (ERR)
31.6%1.8K avg views
Posting
4.7/week
last 1 day ago
Reactions per 1K views
10.3
👍 ❤ 🔥
Views over time
| When | Views |
|---|---|
| 7 Oct 2026, 06:01 | 0 |
| 12 Nov 2026, 01:02 | 1.9K |
Who shared this post
Posts in other channels we index that link to this one. (Forwards with a hidden source can't be traced.)
Nobody yet.