Классификация научных исследований целей устойчивого развития ООН: проблемы, подходы и перспективы использования генеративного искусственного интеллекта

Селиванова Ирина Вячеславовна; Блинов Павел Юрьевич; Малышева Александра Валерьевна; Косяков Денис Викторович

База данных: Каталог библиотеки СФУ (К 476)

Библиографическое описание: Классификация научных исследований целей устойчивого развития ООН: проблемы, подходы и перспективы использования генеративного искусственного интеллекта / И. В. Селиванова, П. Ю. Блинов, А. В. Малышева, Д. В. Косяков. - (Информационно-поисковые языки). - Текст : непосредственный // Научные и технические библиотеки. - 2025. - № 1. - С. 56-78 : табл. - Библиогр.: с. 72-74 (40 назв.). - References: p. 75-78 (40 names). - ISSN 0130-9765.

Аннотация: В условиях растущего внимания к повестке устойчивого развития корректная классификация научного потока приобретает особую значимость. Тематическая классификация научных публикаций улучшает навигацию в потоке научной литературы, обеспечивает возможность библиометрического анализа, разноуровневой оценки результативности научных исследований. Универсальный характер повестки устойчивого развития ООН, внимание к целям устойчивого развития, значимость научных исследований, направленных на их достижение, а также комплексный и многоаспектный характер целей устойчивого развития обеспечивают высокий интерес к проблеме соотнесения научных публикаций и целей устойчивого развития со стороны библиографов, наукометрического сообщества, международных научных баз данных. Приняты различные подходы к классификации статей о целях устойчивого развития, каждый из которых имеет сильные и слабые стороны. Разница в результатах классификации требует анализа и совершенствования подходов и методов. Развитие технологий генеративного искусственного интеллекта и больших языковых моделей открывает новые возможности тематической классификации научных текстов, в том числе в разрезе целей устойчивого развития ООН. В статье представлен анализ методов классификации, используемых для отнесения научных публикаций к целям устойчивого развития, демонстрируется применимость для этой задачи больших языковых моделей на примере ChatGPT.

Год издания: 2025

Авторы: Селиванова Ирина Вячеславовна , Блинов Павел Юрьевич , Малышева Александра Валерьевна , Косяков Денис Викторович

Источник: Научные и технические библиотеки

Выпуск: № 1

Номера страниц: 56-78

Количество экземпляров:

Организационно-методический отдел (пр. Свободный, 79, к. Б3-08): свободно 1 из 1 экземпляров

Показать дополнительные сведения

Принципы и научные подходы к построению системы критериев для оценки и формулирования…

Скрипник О. Б.
2025 год

Цели устойчивого развития ООН и их значение для стран ЕАЭС

Хомякова Л. И.
2020 год

Особенности цитирования публикаций в области естественных наук в течение длительного периода…

Глушановский Алексей Валерианович
2022 год

Доступ и возможности для всех. Вклад библиотек в реализацию Повестки дня ООН до 2030 года

Гайшун И. В.
2016 год

Комплексный подход к развитию промышленности с использованием искусственного интеллекта и больших…

Тронин С. А.
2024 год

Принципы, методы, алгоритмы интеллектуальной системы библиографического поиска

Боряев Александр Александрович
2025 год

Влияние искусственного интеллекта и больших данных на повышение конкурентоспособности и…

Кучковская Н. В.
2025 год

Вопросы авторского права в отношении произведений, созданных при помощи генеративного…

Шрайберг Яков Леонидович и др.
2025 год

"Экологическая информация и экологическая культура" - Третья международная конференция по…

Бычкова Елена Феликсовна
2022 год

Формирование типовых требований к поисковым веб-интерфейсам электронных каталогов

Зайцева Екатерина Михайловна
2024 год

Развитие инструментария ESG рейтингования регионов России с использованием технологии…

Батаева Б. С. и др.
2024 год

О металлургической отрасли Казахстана в контексте устойчивого развития экономики

Семенов А. В. и др.
2024 год

Искусственный интеллект в деятельности библиотек: теоретические подходы и практические решения

Степанов Вадим Константинович
2024 год

Анализ перспектив использования искусственного интеллекта и больших данных для цифровой…

Тронин С. А.
2025 год

Модель коммуникации с искусственным интеллектом ДРУГ как методологический подход к составлению и…

Ковалевский Алексей Викентьевич
2025 год

Методы и алгоритмы классификации воздушных целей по важности по данным бортовой радиолокационной…

Богачев Александр Сергеевич и др.
2021 год

Библиотечно-издательский комплекс СФУ

Похожие публикации