Отсутствие консенсуса в отношении количественных мер оценки показателей оригинальности текста порождает проблему интерпретации результатов работы алгоритмов информационных систем, предназначенных для обнаружения в текстах академических заимствований, и сопоставимости экспертных оценок оригинальности результатов интеллектуальной деятельности. Цель исследования — раскрыть природу и сущность феномена академических заимствований посредством методологии менеджмента знаний. Автор рассматривает управление качеством труда исследовательских единиц как новую функцию менеджмента знаний, способную регулировать качество научного знания. Дано авторское толкование природы и сущности академических заимствований как явлений эпистемологического и этико-деонтологического порядка соответственно; показано, что современный (1990–2025 гг.) дискурс академических заимствований сформировался под влиянием цифровой трансформации и содержит около 60 дефиниций, разделенных автором на три группы. Данная инвентаризация проведена для дальнейшего построения терминосистемы академических заимствований. Результаты исследования будут полезны специалистам: по общим вопросам науковедения и теории знания; в области менеджмента, прежде всего в сфере управления знаниями, включая деятельность по организации и контролю научно-исследовательских работ; в сфере оборота авторских прав и прав интеллектуальной собственности; в сфере подготовки, редактирования, обработки академических текстов; преподавателям, студентам и аспирантам, связанным с указанными направлениями; всем, кому необходимы навыки академического письма.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Важно понимать, что главное внимание управленца направлено на оборот так называемого имплицитного (неявного, неформализованного) знания, определенного R. Lubit (2001) и David W. DeLong (2004) как результат проявления опыта на интуитивном неосознанном уровне в виде готовности действовать в определенном контексте. При этом данный вид знания неотделим от жизненного опыта, ценностей, убеждений и эмоциональной сферы индивидов, что свидетельствует о его холистической природе [15].
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Чиркин Е.С. Системы автоматизированной проверки на неправомерные заимствования. Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2013;(12):164-174.
2. Звонникова Е.Д. Сравнение информационных систем автоматической проверки оригинальности текстов. Научно-методический электронный журнал «Концепт». 2015;(8):126-130. URL: http://e-koncept.ru/2015/15282.htm
3. Drucker P.F. Managing the knowledge worker. Modern Office Procedures. 1979;(24):12-16.
4. Drucker P.F. The age of social transformation. The Atlantic Monthly. 1994; 274(5):53-80. URL: https://www.theatlantic.com/past/docs/politics/ecbig/soctrans.htm
5. Drucker P.F. Knowledge-worker productivity: The biggest challenge. California Management Review. 1999;41(2):79 94. https://doi.org/10.2307/41165987
6. Drucker P.F. Managing oneself. Harvard Business Review. 2005;77(2):64-74. URL: https://hbr.org/2005/01/managing-oneself
7. Grant R.M. Toward a knowledge-based theory of the firm. Strategic Management Journal. 1996;17(S2):109-122. https://doi.org/10.1002/smj.4250171110
8. Орехова С.В., Никитина О.М. Управление знаниями: изменилась ли исследовательская повестка? Управ ленческие науки. 2024;14(1):103-116. https://doi.org/10.26794/2404-022X-2024-14-1-103-116
9. Лунев А.П., Томашевская Ю.Н., Кошкаров А.В. Управление знаниями в системе высшего образования: теория и практика. Управленческие науки. 2022;12(2):86-97. https://doi.org/10.26794/2304-022X-2022-12-2-86-97
10. Тихомиров В.П., Днепровская Н.В. Система менеджмента знаний как среда цифровой трансформации университета на примере МЭСИ. Информационное общество. 2022;(5):44-57. https://doi.org/10.52605/16059921_2022_05_44
11. Хегай Е.В., Бабак Л.Н., Филаткина М.Д., Филаткина И.Д. Управление знаниями в вузе как фактор развития академического предпринимательства. Креативная экономика. 2017;11(1):45-60. https://doi.org/10.18334/ce.11.1.37267
12. Игнатьева Е.Ю. Менеджмент знаний в управлении качеством образовательного процесса в высшей школе. Великий Новгород: НовГУ; 2008. 280 с.
13. Мильнер Б.З. Управление знаниями. М.: ИНФРА-М; 2003. 178 с.
14. Leonard D.A., Sensiper S. The role of tacit knowledge in group innovation. California Management Review. 1998;40(3):112-132. https://doi.org/10.2307/41165946
15. Расков В.Е. Управление знаниями как самостоятельная область исследований: основные дискуссионные вопросы. Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент. 2007;(3):34-58.
16. Леонард Д., Строс С. Как заставить работать коллективный мозг компании. Управление знаниями. Пер. с англ. М.: Альпина Бизнес Букс; 2006:64-91.
17. Spender J.-C., Scherer A.G. The philosophical foundations of knowledge management: Editors’ introduction. Organization. 2007;14(1):5-28. https://doi.org/10.1177/1350508407071858
18. Реформатский А.А. Мысли о терминологии. Современные проблемы русской терминологии. М.: Наука; 1986. 199 с.
19. Лебедев С.А. Плюрализм научных истин и их критериев. Вестник Северо-Восточного федерального университета им. М.К. Аммосова. Серия: Педагогика, психология, философия. 2020;(4):133-143.
20. Spender J.-C. Making knowledge the basis of a dynamic theory of the firm. Strategic Management Journal. 1996;17:45-62. https://doi.org/10.1002/smj.4250171106
21. Spender J.-C. Pluralist epistemology and the knowledge-based theory of the firm. Organization. 1998;5(2): 233-256.
22. Merton R.K. Resistance to the systematic study of multiple discoveries in science. European Journal of Sociology. 1963;4(2):237-282. https://doi.org/10.1017/S0003975600000801
23. Островская А.С. Плагиат в XXI веке: кому это нужно? Вопросы современной педиатрии. 2016;15(2):148-153. https://doi.org/10.15690/vsp.v15i2.1532
24. Котляров И.Д. Самоплагиат в научных публикациях. Научная периодика: проблемы и решения. 2011;(4): 6-12.
25. Кулешова А.В., Чехович Ю.В., Беленькая О.С. По лезвию бритвы: как самоцитирование не превратить в самоплагиат. Научный редактор и издатель.2019;4(1-2):45-51. https://doi.org/10.24069/2542-0267-2019-1-2-45-51
26. Левин В.И. Плагиат, его сущность и борьба с ним. Высшее образование в России. 2018;27(1):143-150.
27. Гельфанд М.С. Недобросовестные заимствования в диссертационных работах. Образование и наука. 2018;20(3):160-181. https://doi.org/10.17853/1994-5639-2018-3-160-181
28. Писляков В.В. Самоцитирование и его влияние на оценку научной деятельности: обзор литературы. Часть I. Научные и технические библиотеки. 2022;(2):49-70. https://doi.org/10.33186/1027-3689-2022-2-49-70
29. Westbrook J.H. Identifying significant research. Science. 1960;132(3435):1229-1234. https://doi.org/10.1126/science.132.3435.1229
30. Tagliacozzo R. Self-citations in scientific literature. Journal of Documentation. 1977;33(4):251-265. https://doi.org/10.1108/eb026644
31. Raisig L.M. World biomedical journals, 1951-60: A study of the relative significance of 1,388 titles indexed in Current List of Medical Literature. Bulletin of the Medical Library Association. 1966;54(2):108-125.
32. Earle P., Vickery B. Social science literature use in the UK as indicated by citations. Journal of Documentation. 1969;25(2):123-141. https://doi.org/10.1108/eb026468
33. Narin F., Pinski G., Gee H.H. Structure of the biomedical literature. Journal of the American Society for Information Science. 1976;27(1):25-45. https://doi.org/10.1002/asi.4630270104
34. Zhou Y. Self-citation and citation of top journal publishers and their interpretation in the journal-discipline context. Scientometrics. 2021;126(7):6013-6040. https://doi.org/10.1007/s11192-021-03995-y
35. Wallmark J.T., Eckerstein S., Langered B., Holmqvist H.E.S. Increase in efficiency with size of research teams. IEEE Transactions on Engineering Management. 1973;EM-20(3):80-86. https://doi.org/10.1109/TEM.1973.6448434
36. Moed H.F., Burger W.J.M., Frankfort J.G., van Raan A.F.J. A comparative study of bibliometric past performance analysis and peer judgement. Scientometrics. 1985;8(3-4):149-159. https://doi.org/10.1007/BF02016933
37. Moed H.F., Burger W.J.M., Frankfort J.G., Van Raan A.F.J. The use of bibliometric data for the measurement of university research performance. Research Policy. 1985;14(3):131-149. https://doi.org/10.1016/0048-7333(85)90012-5
38. Minasny B., Hartemink A.E., McBratney A. Individual, country, and journal selfcitation in soil science. Geoderma. 2010;155(3-4):434-438. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2009.12.003
39. Shehatta I., Al-Rubaish A.M. Impact of country self-citations on bibliometric indicators and ranking of most productive countries. Scientometrics. 2019;120(2):775-791. https://doi.org/10.1007/s11192-019-03139-3
40. Schubert A., Glänzel W., Thijs B. The weight of author self-citations. A fractional approach to self-citation counting. Scientometrics. 2006;67(3):503-514. https://doi.org/10.1556/Scient.67.2006.3.11
41. Flatt J.W., Blasimme A., Vayena E. Improving the measurement of scientific success by reporting a self-citation index. Publications. 2017;5(3):20. https://doi.org/10.3390/publications5030020
42. Singh A.J. Plagiarising plagiarism. Indian Journal of Community Medicine. 2007;32(1):5-6. https://doi.org/10.4103/0970-0218.53379
43. Howard R.M.A Plagiarism pentimento. The Journal of Teaching Writing.1992;11(2):233-245. URL: https://www.citationproject.net/wp-content/uploads/2018/03/Howard-Plagiarism-Pentimento.pdf
44. Das N., Panjabi M. Plagiarism: Why is it such a big issue for medical writers? Perspectives in Clinical Research. 2011;2(2):67-71. https://doi.org/10.4103/2229-3485.80370
Выпуск
Другие статьи выпуска
В статье представлен обзор научных мероприятий и профессиональных дискуссий в рамках ежегодной международной научно-практической конференции «Управление активами», прошедшей в декабре 2025 г. в МГИМО МИД России. Актуальность ее темы — «Искусственный интеллект в принятии экономических решений: активы, акторы, стратегии» — обусловлена современным экспоненциальным ростом внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) во все сферы экономики, корпоративное и государственное управление, жизнедеятельность людей, что подтверждается результатами отчетов и прогнозов международных консалтинговых компаний, а также выводами российских экспертов. В связи с этим целью конференции, объединившей более 350 участников из нашей страны — студентов классических, экономических, технических, юридических университетов Москвы, Санкт-Петербурга, Тулы, Саратова, Новосибирска, Уфы и других городов России; сотрудников научных институтов, государственных корпораций и частных компаний, а также зарубежных исследователей из Чехии, Китая, Казахстана, Узбекистана, Кыргызстана, Азербайджана, представляющих разные поколения и профессии, — стало формирование активной научной платформы для обмена мнениями и выработки новых знаний по актуальным тенденциям, преимуществам, рискам и ограничениям, связанным с ИИ. В рамках пленарного заседания, практической профессиональной дискуссии и шести секций конференции были представлены итоги исследований, выполненных с применением методов экономико-математического моделирования, системного, критического исторического и причинно-следственного анализа, сценарного подхода и прогнозирования. В докладах участников рассмотрены результаты моделирования экономических и управленческих решений, полученные при использовании суверенных моделей ИИ как в ходе реализации национальных стратегий экономического развития государством-актором, так и в процессе комплексной оценки чувствительности разных отраслей экономики к внедрению ИИ, определения ключевых перспектив формирования конкурентных преимуществ компаний в условиях резкой активизации внедрения технологий ИИ и новых требований к профессиональным компетенциям на рынке труда. Отдельное внимание на конференции было уделено актуализации правового регулирования ИИ.
Корпоративное банкротство — это фазовый управленческий процесс, в ходе которого слабые сигналы и маскирующий их информационный шум определяют траекторию деградации задолго до краха организации. К такому выводу мы пришли, сместив фокус диагностики с бухгалтерской и финансовой отчетности в направлении институциональной чувствительности. Концепция фазовой динамики банкротства синтезирована на основе феноменологии рассогласования «декларируемое-фактическое», оценки интенсивности обратной связи и тональности публичных коммуникаций компании. Цель исследования — разработка фазовой модели ранней диагностики банкротства и определение порога утраты рефлексивности, маркирующего для управляющей системы точку невозврата. Эмпирическая часть работы включает реконструкцию предкризисных профилей банкротств компаний Enron, LTCM и Barings Bank. В результате качественного и количественного анализа поведенческих паттернов и публичных коммуникаций на основе авторских индикаторов установлено, что устойчивое одновременное превышение порогов значений последних сопровождается сжатием «окна возможностей» для лиц, принимающих решения, и ускорением эскалации. Полученные результаты позволяют сместить акцент с реагирующего (reactive) на упреждающее (proactive) управление, что снижает вероятность лавинообразного перехода к необратимой фазе кризиса.
На современном этапе цифровой трансформации усиливается стратегическая роль маркетинга в управления торговыми компаниями. Интеграция технологий на базе искусственного интеллекта (ИИ) — таких как ИИ-агенты, синтезированные респонденты, AI-powered CRM системы и предиктивная аналитика — меняет не только функционал, но и саму природу маркетингового управления (МУ). В условиях высокой турбулентности внешней среды и санкционных ограничений использование данного инструментария на базе ИИ позволяет формировать гибкие и адаптивные стратегии, принимать решения в режиме реального времени и выстраивать персонализированные клиентские взаимодействия. Целью исследования явился анализ трансформации маркетингового управления под влиянием ИИ-технологий и выявление их вклада в устойчивость торговой компании. В статье рассматриваются теоретические аспекты МУ, классификация его инструментов, а также риски и барьеры применения искусственного интеллекта. Результатом работы стало формирование авторской модели интеграции ИИ-маркетинга в стратегическое управление торговой компанией и классификации инструментов с учетом их стратегической роли и примеров использования. Результаты исследования могут быть использованы руководителями торговых компаний, специалистами по стратегическому развитию и цифровой трансформации, а также исследователями в области управления для повышения устойчивости и адаптивности бизнеса в условиях внешней турбулентности.
Целью исследования стала систематизация инструментов управления проектным опытом (УПО) и разработка рекомендаций для российских промышленных предприятий. Использованная в ходе работы методология основывается на анализе публикаций российских и зарубежных авторов, изучении отдельных кейсов управления проектами, а также экспертных оценок опытных сотрудников промышленных компаний, непосредственно участвующих в проектной деятельности. В результате исследования, во-первых, выделены основные этапы УПО; во-вторых, предложена классификация механизмов управления проектным опытом с учетом работы с формализованными и неформализованными знаниями, а также систематизированы примеры практических инструментов и ИТ-решений; в-третьих, определены тренды развития УПО; в-четвертых, выявлено отставание практик управления проектным опытом российских предприятий по уровню зрелости, технологической оснащенности и внедрению организационной культуры, ориентированной на знания. Практическая значимость исследования заключается в разработке рекомендаций для российских производственных компаний по преодолению барьеров внедрения продвинутых и передовых инструментов УПО.
Государственная политика в сфере науки и высшего образования направлена на модернизацию образовательных учреждений (ОУ) в интересах лучшего соответствия запросам рынка труда и потребностям общества. Целью исследования явилась оценка текущих параметров и условий функционирования ОУ с учетом специфики агропромышленного комплекса. В статье дается характеристика системы высшего образования аграрного профиля, приводится анализ состояния сети образовательных организаций, детально рассматриваются их особенности, элементы, связи и эффективность. Объектом исследования явилась образовательная сеть вузов, готовящих специалистов для АПК, а его предметом — эффективность подобных ОУ, а также факторы, связи, модели и алгоритмы взаимодействия элементов их организационной системы. Источниками данных в ходе работы послужили стратегические, методические, организационные и иные материалы, характеризующие деятельность образовательных учреждений, подведомственных Минсельхозу России и Минобрнауки России, а также информационно-аналитические и статистические данные. Результаты исследования могут быть использованы государственными органами (в первую очередь Минсельхозом России) в процессе управления деятельностью ОУ аграрного профиля в целях получения более детальной оценки деятельности подведомственных организаций, а также при разработке перспективных (стратегических) планов развития профильных вузов в современных условиях.
Динамизм, то есть способность качественно меняться, влияя на социально-экономическую ситуацию, выступает важным свойством человеческих ресурсов (human resources, HR) как научной категории. Цель исследования — выявление тенденций и особенностей управленческого дискурса, связанного с динамизмом HR и развивающегося в условиях информационной экономики. В ходе работы были выделены этапы исследования HR как динамической категории, определены особенности влияния информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) на изучение взаимосвязей между HR, управленческими практиками и результатами функционирования организационно-экономических систем. Также обозначены направления развития HR-практик, затронуты вопросы синергии HR и технологий. Основным методом исследования стал содержательно-концептуальный анализ научных трудов последних десятилетий. Результаты исследования могут быть полезны ученым и практикам, занимающимся проблемами науки управления в сфере человеческих ресурсов.
На современном рынке труда заметно растет спрос на специалистов по управлению персоналом. Однако целостная концепция этой деятельности еще требует доработки вследствие разрозненного сосуществования здесь различных исследовательских подходов: экономического, кадрового, социально-психологического. Авторы статьи в ходе работы опирались на разработанную ими интегративную многоаспектную методологию управления персоналом. Целью исследования является анализ соответствия реального уровня квалификации специалистов этой сферы, а также выпускников бакалавриата и магистратуры, обучающихся по профилю «Управление человеческими ресурсами» и «Управление персоналом организации», государственным и отраслевым требованиям. В качестве методов исследования использовались полуструктурированные интервью с сотрудниками кадровых служб и линейными руководителями предприятий Набережных Челнов, а также анкетный опрос студентов вузов Республики Татарстан на основе многоступенчатой комбинированной выборки. Таким образом, базу исследования составили специалисты кадровых служб, линейные руководители и студенты вузов. В результате выявлена высокая степень разрыва между представлениями экспертов о необходимых профессиональных компетенциях специалистов по управлению персоналом и их фактической сформированностью у работников кадровых служб. Установлено, что и у студентов управленческих специальностей не сформировано в полной мере представление о содержании их будущей деятельности. Предложенная авторами статьи многофокусная схема понятия «персонал» и разработанный многоаспектный подход к функциональному содержанию управления персоналом могут быть использованы как для совершенствования работы управленческих служб предприятий, так и в ходе подготовки будущих специалистов.
Цифровая трансформация ресурсоснабжающих организаций в России становится ключевым элементом устойчивого развития коммунальной отрасли. В условиях растущей потребности в энергоэффективности, автоматизации и прозрачности бизнес-процессов компании все активнее внедряют современные технологии — от интеллектуальных систем учета и дистанционного мониторинга до больших данных и искусственного интеллекта. Это позволяет оптимизировать операционные расходы, сократить потери ресурсов, повысить точность прогнозирования и улучшить качество обслу живания потребителей. Целью исследования стало формирование процессной модели цифровой трансформации ресурсоснабжающей организации. Актуальность проделанной работы связана, с одной стороны, с необходимостью обеспечить как устойчивое развитие предприятий коммунальной службы, так и доступность их услуг для населения, а с другой — следовать общему курсу государственной политики и регулирования, в частности достижению целей национального проекта «Цифровая экономика» и ведомственного проекта «Умный город» Минстроя России. В статье представлено исследование влияния методических и практических подходов к внедрению инновационных технологий, современных сервисов и платформ на процесс принятия управленческих решений. В ходе работы использовались такие научные методы, как сравнительный и логический анализ (в том числе при изучении научной литературы). Результаты исследования будут полезны для ресурсоснабжающих организаций и научного сообщества в рамках развития подходов к эффективному управлению коммунальной инфраструктурой.
В статье представлен комплексный анализ трансформации некоммерческого сектора (НКС) в регионах Российской Федерации на основе рейтинга «Регион- НКО» (2020–2025 гг.). целью исследования стало выявление с помощью данного инструмента ключевых изменений в развитии социально ориентированных некоммерческих организаций (СО НКО), трендов формирования третьего сектора и факторов, влияющих на эти процессы. В статье на основе анализа восьми рейтинговых критериев и 54 показателей рассматриваются структурные преобразования НКС, динамика взаимодействия СО НКО с основными стейкхолдерами, трансформация механизмов поддержки и особенности региональных экосистем третьего сектора. Особое внимание уделяется снижению межрегиональных диспропорций и формированию устойчивых моделей его развития. В ходе работы автором статьи изучены основные тенденции формирования инфраструктуры сектора, обеспечения финансовой устойчивости и вовлеченности граждан в деятельность НКО, проанализирована динамика численности организаций. Результаты исследования позволяют выявить перспективные направления их государственной и гражданской поддержки, а также определить факторы успеха и региональные типологии развития.
Цель исследования заключается в анализе современных проблем развития отечественного сельского хозяйства, а также ключевых методов их эффективного решения в рамках государственного управления. Автором предложено изменение программно-целевого подхода, заключающееся в разделении его на два направления: факторы, способствующие развитию отрасли и препятствующие ее росту, а затем — на отдельные факторы-цели. Последние были подвергнуты ситуационному анализу, для разработки наиболее целесообразных с точки зрения модернизации аграрного сектора методов воздействия. В ходе работы автором исследования выделены 5 основных факторов отраслевого развития. Для каждого из них предложен комплекс мер для прогрессивного роста, касающихся финансовой поддержки аграрного сектора, экспорта, мелиоративного строительства, интенсификации производства, продолжения и расширения программ импортозамещения, а также развития сельских территорий как метода непрямой поддержки сельского хозяйства. Основными источниками данных для настоящего исследования послужили материалы Росстата, относящиеся к функционированию отрасли и инновационному прогрессу в экономике, а также показатели развития сельских территорий. В заключительной части статьи представлен анализ факторов развития российской сельскохозяйственной отрасли и оценка современных условий хозяйствования. Полученные результаты и выводы исследования будут интересны специалистам в области управления развитием АПК.
Целью исследования выступает формирование матрицы выбора методов прогнозирования социально-экономического развития регионов. Его научная новизна состоит в классификации существующих для решения этой проблемы подходов, выявлении их преимуществ и недостатков, подборе необходимых данных и ресурсов, элементов неопределенности и специфических задач, заложенных в прогнозе, а также определении горизонта планирования. В ходе работы применялись такие методы, как системный подход, сравнительный и ретроспективный анализ. Результаты исследования, полученные при изучении публикаций по вопросам прогнозирования социально-экономического развития регионов за последние 20 лет, могут быть полезны как для научного сообщества, так и для лиц, принимающих решения по данным вопросам.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
Издательство
- Издательство
- ФИНУНИВЕРСИТЕТ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 125167, город Москва, Ленинградский пр-кт, д. 49/2
- Юр. адрес
- 125167, город Москва, Ленинградский пр-кт, д. 49/2
- ФИО
- Прокофьев Станислав Евгеньевич (Ректор)
- E-mail адрес
- rector@fa.ru
- Контактный телефон
- +8 (499) 9439580