Object Model of Scientific Activity
- Authors: Shelekhov V.I.1,2
-
Affiliations:
- P. Ershov Institute of Informatics Systems SB RAS
- Novosibirsk State University
- Issue: Vol 7, No 3 (2025)
- Pages: 63-82
- Section: Mechanisms of a state regulation of a scientific activity
- URL: https://ogarev-online.ru/2686-827X/article/view/380765
- DOI: https://doi.org/10.19181/smtp.2025.7.3.6
- EDN: https://elibrary.ru/HXRAGT
- ID: 380765
Cite item
Full Text
Abstract
The object model of scientific activity defines the structure of a tree of scientific disciplines and a set of scientific projects with a focus on solving the problem of effective science management. The construction of the model is based on the methodology of automata-based programming, requirements engineering and formal methods for modelling complex systems. Verification of the model in relation to real scientific activity has allowed to detect the principal drawbacks of the organization of modern scientific activity, in particular, the existing practice of conducting a low-quality expertise of scientific projects. In accordance with the principle of maximum competence, the best assessment of a scientific project can be given by the elite – specialists of maximum qualification in the discipline of the project being assessed. The elite is part of a community (association) of specialists for whom this discipline is a core one. The association unites specialists from different scientific organizations in different cities.
The movement towards a new organization of scientific activity may occur on an initiative basis. Groups of leaders who have realized the benefits of the new organization will try to jointly create an association in their discipline or perhaps only within a certain discipline topic. One incentive is to build a quality portfolio of research projects in their discipline to increase the chances of customer support for projects. This is achieved by cross-examination of all relevant projects, both new and existing: each specialist of the association evaluates the projects of his/her colleagues. It is advisable to hold collective discussions of the results of the expertise, during which they are clarified and, in principle, can be challenged. It is necessary to finally eradicate the entrenched practice of the tyranny of neglect – each project should be examined by qualified experts. Another goal of the association is to perform a collective analysis of the prospects for further development of the scientific discipline. The association becomes an autonomous self-governing organization. It selects the elite for a competent evaluation of projects and formation of a portfolio of scientific projects for customers.
The movement towards a new organization of scientific activity may occur on an initiative basis. Groups of leaders who have realized the benefits of the new organization will try to jointly create an association in their discipline or perhaps only within a certain discipline topic. One incentive is to build a quality portfolio of research projects in their discipline to increase the chances of customer support for projects. This is achieved by cross-examination of all relevant projects, both new and existing: each specialist of the association evaluates the projects of his/her colleagues. It is advisable to hold collective discussions of the results of the expertise, during which they are clarified and, in principle, can be challenged. It is necessary to finally eradicate the entrenched practice of the tyranny of neglect – each project should be examined by qualified experts. Another goal of the association is to perform a collective analysis of the prospects for further development of the scientific discipline. The association becomes an autonomous self-governing organization. It selects the elite for a competent evaluation of projects and formation of a portfolio of scientific projects for customers.
About the authors
Vladimir I. Shelekhov
P. Ershov Institute of Informatics Systems SB RAS; Novosibirsk State University
Email: vshel@iis.nsk.su
SPIN-code: 5390-0459
ResearcherId: K-1709-2018
Candidate of Technical Sciences, Laboratory Head; Associate Professor Novosibirsk, Russia
References
- Шелехов В. И. Автоматная модель научной деятельности // Программная инженерия. 2024. Т. 15, № 9. С. 485–496. doi: 10.17587/prin.15.485-496. EDN DTEWVP.
- Шелехов В. И., Тумуров Э. Г. Методы автоматного программирования для разработки и верификации систем управления // Программная инженерия. 2024. Т. 15, № 2. С. 73–86. doi: 10.17587/prin.15.73-86. EDN CNOVMI.
- Шелехов В. И., Тумуров Э. Г. Технология автоматного программирования на примере программы управления лифтом // Программная инженерия. 2017. Т. 8, № 3. С. 99–111. doi: 10.17587/prin.8.99-111. EDN YHTEBJ.
- Шелехов В. И. Оптимизация автоматных программ методом трансформации требований // Программная инженерия. 2015. № 11. C. 3–13. EDN VCJGID.
- Шелехов В. И. Язык и технология автоматного программирования // Программная инженерия. 2014. № 4. С. 3–15. EDN RZWEUV.
- Monin J. F., Hinchey M. G. Understanding formal methods. London : Springer, 2003. xv, 275 p. ISBN 1-85233-247-6.
- Левенчук А. И. Системное мышление : учебник. Бостон ; Ульдинген ; Киев : Проект «Баловство» ; Толиман, 2019. 534 с. ISBN 978-1-62540-081-9.
- Abrial J.-R. Modeling in Event-B: System and software engineering. Cambridge : Cambridge University Press, 2010. xxvi, 586 p. ISBN 978-0-521-89556-9.
- Петров М. К. Социально-культурные основания развития современной науки. М. : Наука, 1992. 232 с. ISBN 5-02-013446-5.
- Мирский Э. М. Междисциплинарные исследования и дисциплинарная организация науки. М. : Наука, 1980. 304 с.
- Огурцов А. П. Дисциплинарная структура науки. Её генезис и обоснование. М. : Наука, 1988. 256 с.
- Загорулько Ю. А. Построение порталов научных знаний на основе онтологии // Вычислительные технологии. 2007. Т. 12, № S2. C. 169–177. EDN MWCSKF.
- Макаров В. Л., Бахтизин А. Р. Новый инструментарий в общественных науках – агент-ориентированные модели: общее описание и конкретные примеры // Экономика и управление. 2009. № 12 (50). C. 13–25. EDN LAAFXZ.
- Семёнов Е. В. О необходимых изменениях в управлении наукой // Управление наукой: теория и практика. 2024. Т. 6, № 1. С. 9–12. EDN AXLRZB.
- Семёнов Е. В. Необходимость и риски отказа от действующей системы оценивания науки // Управление наукой: теория и практика. 2024. Т. 6, № 2. С. 9–12. EDN ACDGYL.
- Семёнов Е. В. Европа отказывается от тупиковой научной политики, Россия продолжает подражать европейскому прошлому // Управление наукой: теория и практика. 2023. Т. 5, № 3. С. 10–13. EDN UXEPQG.
- Baccini A. COARA will not save science from the tyranny of administrative evaluation // arXiv : [сайт]. 2024. August 10. doi: 10.48550/arXiv.2408.05587.
- Abramo G. The forced battle between peer-review and scientometric research assessment: Why the CoARA initiative is unsound // Research Evaluation. 2024. Art.: rvae021. doi: 10.1093/reseval/rvae021.
- Парфенова С. Л. Сетевая модель организации научной деятельности // Наука. Инновации. Образование. 2014. Т. 9, № 2. С. 78–89. EDN TGMJSP.
- Криворучко В. В. О сепарации научной деятельности и госкорпоративной форме управления наукой в современной России. Часть 2 // Управление наукой: теория и практика. 2024. Т. 6, № 2. С. 69–96. doi: 10.19181/smtp.2024.6.2.7. EDN JOKZSE.
- Пройдаков Э. М. Древо компьютерных наук // Науковедческие исследования. 2012. № 2012. С. 120–137. EDN PKASDN.
- Бурбаки Н. Очерки по истории математики / пер. с фр. И. Г. Башмаковой ; под ред. К. А. Рыбникова. М. : Издательство иностранной литературы, 1963. 292 с.
- Galactica: A large language model for science / R. Taylor, M. Kardas, G. Cucurull [et al.] // arXiv : [сайт]. 2022. November 16. doi: 10.48550/arXiv.2211.09085.
- Криворучко В. В. О сепарации научной деятельности и госкорпоративной форме управления наукой в современной России. Часть 1 // Управление наукой: теория и практика. 2024. Т. 6, № 1. С. 13–31. doi: 10.19181/smtp.2024.6.1.1. EDN EUAVVA.
- Криворучко В. В. О ключевых мерах по дальнейшему реформированию российской науки // Управление наукой: теория и практика. 2021. Т. 3, № 4. С. 36–43. doi: 10.19181/smtp.2021.3.4.4. EDN STJWQZ.
- Тодосийчук А. В. Управление наукой в нестационарной экономике // Науковедческие исследования. 2022. № 3. С. 71–85. doi: 10.31249/scis/2022.03.05. EDN JMXDZL.
- Lewin K., Lippitt R., White R. K. Patterns of aggressive behavior in experimentally created “social climates” // The Journal of Social Psychology. 1939. Vol. 10, № 2. P. 271–299. doi: 10.1080/00224545.1939.9713366.
- Смысловые аспекты управления командным взаимодействием / И. В. Абакумова, М. Ю. Елагина, Е. А. Проненко, Д. Ю. Никонова // Молодой исследователь Дона. 2019. № 4 (19). С. 121–126. EDN JWLMSA.
- Садовничий В. А., Васенин В. А. Интеллектуальная система тематического исследования наукометрических данных: предпосылки создания и методология разработки. Часть 1 // Программная инженерия. 2018. Т. 9, № 2. С. 51–58. doi: 10.17587/prin.9.51-58. EDN YPPSBY.
- Козицын А. С., Шачнев Д. А. К созданию системы определения авторитетности конференций на основе наукометрических данных // Знания – Онтологии – Теории (ЗОНТ-2023) : мат. IX Международной конференции (Новосибирск, 2–6 октября 2023 г.). Новосибирск : Институт математики им. С. Л. Соболева СО РАН, 2023. С. 162–168. EDN ARZQXT.
Supplementary files



