Задачу я встретил, решая упражнения из книги Структура и Интерпретация Компьютерных Программ).

Раздел 2.3 посвящён цитированию в LISP и символическим вычислениям.

Обычные — несимволические — вычисления сводятся к расчётам с помощью арифметических операций. Если я попрошу вас вычислить производную функции в точке , вы можете сделать это по формуле при каком-нибудь не очень большом значении .

Как определить свою успешность как исследователя? Насколько хороши ваши работы?

Конечно, есть много разных способов ответить на эти вопросы. Традиционно о силе карьеры исследователя часто судили по публикациям. Наиболее авторитетными являются статьи, опубликованные в журналах с высоким импакт-фактором. Импакт-фактор журнала основан на среднем количестве цитирований журнальных статей. Но есть ли способ измерить успех отдельных людей, а не журналов и учреждений?

H-индекс предоставляет один из способов сделать это. Проще говоря, индекс Хирша — это мера индивидуальной продуктивности и влияния исследователя. Это число основано на опубликованных работах исследователя и количестве цитирований этих статей. Публикация большого количества высокоцитируемых статей повысит ваш индекс Хирша.

Однако, получение большого количества цитирований только на одну или две статьи не улучшит ваш h-индекс. Например, индекс Хирша, равный 7, означает, что вы опубликовали 7 статей, и каждая статья была процитирована не менее 7 раз.

Если вы «чудо с одним хитом» и у вас есть только одна высокоцитируемая статья, низкий индекс Хирша указывает на это.

Метод расчета индекса Хирша

Есть несколько онлайн-инструментов, которые могут помочь. Например, вы можете использовать поиск по цитированию Google Scholar для отслеживания ваших цитирований или использовать Scopus, который предлагает аналогичные функции. Вы также можете использовать другие сервисы, которые отслеживают цитирование, например Web of Science. В Scopus достаточно использования поиска по фамилии автора для того, чтобы найти h-индекс.

>Привет! Повысь мне карму! Я хороший!

xy>Привет! Повысь мне карму! Я хороший!

• SciRef — менеджер цитирований.
• AFM Vision — удобная визуализация данных атомно-силовой микроскопии.
• Raman 2D — построение карты распределения интенсивности Рамановского излучения.
• X-Ray Calc — симуляция рентгеновской дифракции тонких пленок.

В 1814 году цитату из романа Джейн Остин «Мэнсфилд Парк» «Когда один повод для счастья себя исчерпывает, человек ищет другой» напечатали с помощью революционного на тот момент парового принтера, способного печатать текст более чем на тысяче листов бумаги в час.

В начале нулевых роман перекочевал в интернет. Теперь и его, и другие работы Джейн Остин можно прочитать онлайн. Но в этом году появился как минимум еще один весьма специфичный носитель информации.

Специалисты из Техасского университета закодировали цитату из знаменитой книги в молекулу пластика. Авторы эксперимента надеются, что их разработка поможет создать новый тип хранилища данных.

Хранение архивов всегда было проблемой, даже если соблюдать все меры предосторожности и быть предельно аккуратным. Самые трепетно охранявшиеся оригинальные копии произведения «Мэнсфилд Парк» стареют. Постепенно выцветают чернила, бумага желтеет и становится «морщинистой». 

Сейчас человечество генерирует намного больше информации, чем когда-либо в истории (по текущим расчетам – не меньше 1.145 триллиона мегабайт данных в день). Если попытаться всю эту массу скачать, то с нынешними скоростями интернета на загрузку всей информации уйдет почти два миллиарда лет. 

Большая часть ныне существующих дата-центров, отвечающих за хранение информации, оснащена жесткими дисками. И несмотря на непрекращающуюся эволюцию программного обеспечения и аппаратной составляющей компьютеров, носители остаются краеугольным камнем прогресса.

В связи с этим инженеры находятся в поиске более компактного, стабильного и эффективного способа хранения данных. Еще более совершенного, чем нынешние жесткие диски и SSD. В последнее время исследователи все чаще рассматривают вариант хранения информации в ДНК — нуклеотидных последовательностях, которые несут в себе информацию о большинстве живых организмов, населяющих Землю. Это сложная система, которую природа развивала миллионы лет и заключила в ней ключевые данные о различных видах животных (включая Homo Sapiens). И теперь человечество хочет взять модель на вооружение в качестве альтернативы жестким дискам. Интерпретируя слова Джейн Остин, можно сказать: «Когда одна технология себя исчерпывает, человек ищет другую».

Источник изображения

На днях Владимир Скляр (Vladimir_Sklyar) опубликовал два материала об академическом сегменте интернета: раз и два. Начал писать комментарий… и увлекся. В итоге пишу очень развернутый комментарий.

Во-первых, хочу поблагодарить Владимира за любопытные материалы и поднятую тему. Мне, делающему первые шаги в академическом мире, она очень интересна и кажется важной (хотя и понимаю, что для всего хабра эта тема не самая значимая).

Несмотря на радость от прочтения материала, замечательный стиль и емкие обобщения (мне очень понравился раздел "В чем причина такого невнимания к этой важной составляющей научной работы?"), осталось ощущение колоссальной недораскрытости темы. На мой взгляд, Владимир затронул лишь самую верхушку айсберга. Дальнейший комментарий разделю на дополнения и уточнения.