Научная работа студентов
ОНИРС СНО Молодежные лаборатории
15 учебная неделя
pk@nstu.ru, +7 (383) 319 59 99 — приёмная комиссия

1 декабря в НГТУ пройдет семинар по работе с аналитической системой InCites

Новости

1 декабря в Новосибирском государственном техническом университете пройдет семинар по работе с аналитической системой InCites.

К участию в семинаре приглашаются все желающие.

Семинар проведет Сергей Викторович Парамонов, канд. хим. наук, консультант по информационным ресурсам для научных исследований и специалист по обучению подразделения интеллектуальной собственности и научных исследований Thomson Reuters.

Место проведения: корпус «Библиотека», к. 202 (читальный зал зарубежной литературы).
Время: 15:00.

Справка.
InCites – это онлайн-инструмент для оценки исследований, принцип работы которого основан на изучении частотности цитирования и позволяет руководителям в академических и правительственных организациях проводить анализ продуктивности своей работы и сравнивать результат с коллегами во всем мире.

InCites предоставляет информацию и инструменты, необходимые для составления адресных индивидуальных отчетов с помощью лишь одного приложения. Он помогает в проведении глубокого анализа позиций организации в науке, а также создании специализированных отчетов о состоянии разных аспектов исследовательской деятельности организации.
В качестве источника данных для анализа используется авторитетная база данных Web of Science компании Thomson Reuters.


Размещение информации на странице:
Управление информационной политики  
Наверх
 

Обработка персональных данных

Мы используем сервис веб-аналитики Яндекс Метрика, который использует cookie.

Собранная при помощи cookie информация не может идентифицировать вас, однако может помочь нам улучшить работу нашего сайта. Вы можете отказаться от использования cookies, выбрав соответствующие настройки в браузере. Также Вы можете запретить сбор данных с помощью расширения для браузера «Блокировщик Яндекс Метрики». Используя этот сайт, вы соглашаетесь на обработку персональных данных.