автореферат диссертации по документальной информации, 05.25.03, диссертация на тему:Информационное взаимодействие в виртуальном коллективе

Введение

Глава 1, Информационные процессы и коммуникации в науке

1.1. Наука как информационный процесс и среда формирования интеллектуального капитала

1.2. Научный коллектив в зеркале научных коммуникаций и виртуальной реальности

1.3. Библиотечно-информационная деятельность как системообразующий фактор научного потенциала отрасли

Глава 2.Методика отслеживания виртуальных коллективов

2.1.Виртуальный коллектив как объект исследования

2.2. Методика формирования экспериментального массива данных

2.3. Организация проведения исследования и определение методов поддержки информационного взаимодействия

Глава 3. Результаты исследования информационного взаимодействия в виртуальном коллективе

3.1. Этапы проектирования информационной системы

3.1.1. Выбор СУБД

3.1.2. Интерфейс пользователя

3.1.3. Ввод данных

3.1.4. Поиск информации

3.2. Реализация методики автоматической кластеризации

3.3. Создание модели информационного взаимодействия

Кардинальные политические, экономические и социальные изменения, характеризующие современное развитие общества, повысили значимость информации и статус библиотек как наиболее демократичного источника доступа к накопленным человечеством знаниям. Изменения требований пользователей к качеству библиотечно-информационной деятельности, процессам переработки и предоставления информации ставят библиотеки и информационные учреждения перед необходимостью освоения новых социальных и информационных технологий, создания новых видов итоговых продуктов и расширения сферы своего влияния. Специалистам библиотечно-информационного дела становится очевидным тот факт, что возможности библиотечных и информационных учреждений по повышению комфортности информационной среды средствами обслуживания: обогащение информационных потребностей специалистов; создание проблемно-ориентированных систем, дающих возможность многоаспектного видения объектов и явлений; оперативное реагирование на появление новой информации при избирательном ее отборе должны распространяться и на сферу виртуальной реальности.

Создание и накопление научных знаний является важным фактором развития общества. Научная информация создается научными группами и отдельными учеными и представляется обществу в документом виде. Обращение общества к этой информации, ее осмысление в итоге создают научное знание об окружающем нас мире. Это знание представляет наиболее ценный ресурс всего человечества.

Создание объективного научного знания — это непрерывный процесс, в котором участвует наиболее интеллектуальная часть человечества. Важным становится изучение человеческих коммуникаций в процессе социальной деятельности, требующей кооперации знаний.

Управление любой сложной системой предполагает наличие информации о структуре, интенсивности и направленности связей между ее элементами. Применительно к науке как сложной динамической информационной системе определяющими являются информационные связи на разных уровнях ее функционирования: от отдельных ученых до национальных научных систем.

Выявление и анализ таких связей, их количественных характеристик представляют значительный теоретико-познавательный и практический интерес. Отражая внутреннюю логику развития науки, система научных связей позволяет воссоздать общую картину механизма движения науки к новым знаниям, раскрыть законы и конкретные формы генезиса реальных научных проблем, способов, с помощью которых они были решены [70, С.6

7].

Изучение научных связей приобретает особое значение при решении ряда практических задач рациональной организации и управления научными исследованиями. Одна из наиболее актуальных задач этого типа состоит в совершенствовании планирования исследований, особенно комплексных.

С этой задачей непосредственно связаны разработка мероприятий по совершенствованию планирования подготовки научных кадров в области смежных научных дисциплин, формирование принципов комплектования научных коллективов для решения комплексных проблем, совершенствование информационного обеспечения сведениями о новых результатах, полученных в других отраслях науки.

Следует отметить, что ранее связи в науке изучались преимущественно в теоретическом плане в рамках таких наук, как диалектическая и формальная логика, логика научных исследований, психология научного творчества, история естествознания и техники. Вместе с тем, по мере возрастания потребности в конкретных знаниях, тенденций и путей развития реальных научных систем все чаще ставится задача построения «сетей взаимосвязей событий», отражающих тенденции использования идей и принципов из других областей знаний: анализа «сетей фактического научного взаимодействия»; нахождения инструмента, который можно было бы использовать «при изучении развития конкретных направлений науки, идей определенных ученых» и научных коллективов [32, С. 133-134].

Управление коллективным научным процессом в современных условиях, рациональная организация коллективных исследователей и регулирование их отношений предполагает многоаспектное изучение складывающихся между учеными в процессе совместной деятельности связей и отношений [32, С.154-155].

Анализ информационных связей и организация информационного взаимодействия, на наш взгляд, являются особенно существенными, так как в конечном итоге от их эффективности зависит выход основной научной «продукции» - новой научной информации.

Феноменологически науку можно рассматривать как процесс получения существенно новой информации. Этот процесс носит последовательный и коллективный характер: всякая научная работа базируется на некотором множестве ранее высказанных идей. Новые научные работы появляются в результате дальнейшего развития или переосмысливания ранее выполненных работ. Наука - это самоорганизующаяся система, развитие которой управляется ее информационными потоками.

Сам по себе тот факт, что неформальная коммуникация играет весьма большую роль в обмене информацией между учеными, в настоящее время хорошо известен [49, С. 111].

Потребность в оперативном взаимодействии на переднем крае исследований сегодня настолько высока, что ограниченность традиционных формальных механизмов распространения информации через «рассеянное опыление» становится все более наглядной [49, С. 100].

Среди проблем современного науковедения вопросы теории научных коллективов занимают особо важное место. Быстро возрастающая их актуальность обусловлена тем, что наука все решительнее и повсеместно переходит к коллективным формам организации.

Наука раскрывает все более сокровенные, глубинные тайны природы. Для выполнения стоящих перед ней задач она должна объединять знания и усилия ученых многих, зачастую отдаленных специальностей, использовать все более мощное и сложное научное оборудование, перерабатывать колоссальный массив разноотраслевой и разноязычной информации, вести трудоемкую и своеобразную деятельность по внедрению в производство результатов своих разработок [33, С. 211-212].

В нашей работе мы предлагаем новую схему, облегчающую неформальное и высокоизбирательное взаимодействие посредством «рабочих пчел» или «виртуальных коллективов».

Цель нашего исследования - организация информационного взаимодействия в виртуальном коллективе библиотечно-информационными средствами.

Объектом исследования является виртуальный коллектив (ВК) как феномен библиотечно-информационного влияния. Предмет исследования -особенности информационного взаимодействия, а также развития и стимулирования деятельности виртуальных коллективов.

Изученность проблемы. Для рассмотрения проблемы информационного взаимодействия в виртуальном коллективе весьма значимыми представляются исследования Д.Ю. Теплова [115, 116, 117], который одним из первых обратил особое внимание на информационное взаимодействие и предложил методики выявления смежнопрофильного взаимодействия на основе матрицы информационного обмена. Широкую известность получили результаты исследований, системы коммуникаций, проводившихся в 1961-1964 гг. У. Гарвеем и Б. Гриффитом. Они изучили механизмы распространения информации по психологии в США. Практические шаги, которые могут быть предприняты на основе этих исследований, не потеряли своего значения и до наших дней. Большой вклад в рассмотрение проблемы научных коммуникаций, информационного взаимодействия внесли науковеды и информатики Дж.Бернал, Г.М.Добров, Ю.Гарфильд, Д.Прайс, В.В.Налимов, З.М.Мульченко, С.Р.Микулинский, А.А.Коренной, Ю.А.Шрейдер, А.И.Михайлов, А.И.Черный, Р.С.Гиляревский, С.Г.Кара-Мурза, И.В.Маршакова, Н.А.Кузнецов, В.З.Коган, Н.А.Мусхелишвили, N.Nohria, J.D.Bevkly, J.M.Pickering, J.L.King, W.H.Davidow, M.s.Malone и др. Особый вклад в данную проблематику внесла санкт-петербургская школа библиографов (Г.В.Гедримович, В.А.Минкина, Э.Е.Рокицкая, Г.Ф.Гордукалова, О.М.Зусьман, Н.В.Колпакова), разрабатывающая теоретические и методические основы библиографической диагностики. Целью последней являются оперативное выявление состояния исследуемых объектов, оценка реальной ситуации в микропотоке документов. Подобный библиографический анализ создает предпосылки для формирования альтернативных моделей действия как для библиотечно-информационного специалиста, так и для специалистов - потребителей информации. Методы, применимые при библиографической диагностике, позволяют прослеживать переход от индивидуального к типичному, давать оценку процессам и явлениям, несущим в себе противоречие, учитывая при этом целостную природу познаваемых объектов.

Для решения поставленной проблемы были изучены исследования Джерона Ланы, касающиеся принципов виртуальной реальности для характеристики новой информационной технологии, работы Скворцова JI.B., Махлиной С.Г., Бабенко B.C., Конык Г.К., Конык Ю.К., Петрова Н., Сведлоу Т., Яо Аро К.-М., Teixeira V., Loeffler С., Andersen Т., Reinhold V.N., Louis M.Brill, рассматривающие перспективные направления развития технологии виртуальной реальности, психологические и социальные ее аспекты, работы Арапова М.В., в которых он впервые предсказал формирование виртуальных коллективов. Кроме того, были привлечены исследования, связанные с технологией творчества, когнитивной философией и психологией (А.Н. Леонтьев, А.А.Леонтьев, А.В. Бручилинский, С.Л. Рубинштейн, Ярошевский М.Г., Меньчиков Г.П.), синергетикой (И.Пригожин, Г.Хакен).

Использование достижений в различных науках позволяет:

1) оценить перспективные направления развития технологии виртуальной реальности, необходимые для планирования и совершенствования библиотечно-информационной деятельности в виртуальном коллективе; 2) учесть психологические и социальные аспекты виртуальной реальности для повышения обучающей, просветительской и аналитической функции информационной системы и предотвратить или существенно снизить возможные негативные последствия; 3) составить представление об общих особенностях виртуальной реальности как феномене библиотечно-информационного влияния. Все сказанное было принято во внимание при разработке концепции настоящего исследования.

Концепция исследования. Современное состояние информационной технологии и профессиональных разработок требует от библиотечно-информационных работников совершенствования навыков представления информации и знаний и управления коммуникацией, а также аналитического таланта.

В соответствии с поставленной целью и концепцией исследования представилось необходимым решить следующие задачи:

- изучить и проанализировать существующие теоретические основы научной коммуникации;

- изучить и проанализировать природу и сущность виртуальной реальности с позиций философии, психологии, социологии, а также социальные аспекты новой компьютерной технологии;

- адаптировать метод кластерного анализа для выявления виртуальных коллективов;

- создать программу автоматической кластеризации экспериментального массива;

- отследить функционирующие виртуальные коллективы в области библиотековедения и интерпретировать их;

- создать модель информационного взаимодействия в виртуальном коллективе и определить направления библиотечно-информационного обслуживания членов этого коллектива.

Научная новизна и теоретическая значимость:

- впервые определено рабочее понятие «виртуальный коллектив» как новая форма самоорганизации науки и научной коммуникации;

- создана автоматизированная информационно-аналитическая система отслеживания виртуальных коллективов как нового субъекта обслуживания библиотеками и информационными учреждениями;

- определены стратегия и тактика обслуживания специалистов виртуальных коллективов в условиях функционирования информационных технологий и глобальных сетей;

- доказаны универсальность разработанной оригинальной методики исследования, возможность ее использования в любой отрасли знания.

Практическая значимость исследования состоит:

• в разработке информационно-аналитической системы «Информационное взаимодействие»;

• в машинных алгоритмах формирования и анализа информационных массивов с использованием метода проспективной связи;

• в самостоятельно разработанной программе автоматической кластеризации;

• в разработанном Web-сайте, находящемся на Web-сервере Казанского государственного университета культуры и искусств, по направлениям исследований виртуальных коллективов;

• в разработанном перечне услуг, предлагаемых библиотечно-информационными специалистами ученым;

• в программе электронной заочной конференции по проблемам исследований ученых виртуальных коллективов;

• в представленном проекте компьютерного аналитического центра Университета для постоянной информационной поддержки деятельности виртуальных коллективов.

Экспериментальная база исследования. Опытная проверка теоретических выводов и методических решений осуществлялось на основе выявленного виртуального коллектива по библиотековедению за 1996-2002 гг. Для этих целей была спроектирована автоматизированная информационно-аналитическая система «Информационное взаимодействие». В качестве экспертов созданной нами системы выступили специалисты в области теории и практики библиотековедения, библиографоведения.

Методологической основой исследования служили положения теории познания, психологии и социологии научного творчества, науковедения (деятельность научных коллективов), информатики (информационное взаимодействие в науке), библиотековедения и библиографии (библиографические исследования, информационное обслуживание).

Методы исследования. Вопросы теории информационного взаимодействия, научной коммуникации, выявления виртуальных коллективов и организации информационного взаимодействия ученых в ВК изучались на основе анализа документального потока с использованием методов: терминологического анализа, операционализации понятий, информационного моделирования, кластерного анализа, моделей информационной архитектуры и др.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Социальное развитие во многом определяется способностью общества объединять интеллектуальную деятельность большого числа ученых, разделенных между собой в пространстве и во времени, благодаря системе научной коммуникации. Новые информационные технологии и появление глобальных сетей воздействуют на всю систему научных коммуникаций, неизбежно их влияние на роль библиотекаря как элемента этой системы. Опыт, накопленный за долгие годы в повседневной работе со всеми видами данных и запросов, библиотечные специалисты должны перенести в будущие системы и в обслуживание новых пользователей с корректировкой на современные условия.

2. Профессиональное приобретение навыков создания автоматизированных информационно-аналитических систем и отслеживания виртуальных коллективов в любой области знания предоставит библиотечно-информационным специалистам широкие возможности для обслуживания новых нетрадиционных пользователей.

3. Сетевые технологии позволяют библиотечно-информационным специалистам при наличии у них соответствующей квалификации стать частью научных сообществ, информационными координаторами, выполняющими коммуникативную функцию в научном сообществе: информируя ученых о новых ресурсах, об их коллегах, работающих над аналогичными проектами; обеспечивая исследователей релевантной информацией в режиме повышенной комфортности (доставка информации на рабочее место максимально оперативно); объединяя различные виды информации в модели знаний.

Апробация работы. Материалы диссертации докладывались на конференциях различного уровня:

- международных научных конференциях:

Библиотечное дело-2001: Российские библиотеки в мировом информационном и интеллектуальном пространстве (Москва, 26-27 апр. 2001г.);

Библиотечное дело-2002: Библиотечное образование и практика: поиски взаимопонимания (Москва, 24-25 апр. 2002 г.);

- межвузовских, научных конференциях:

Гуманистический потенциал культуры и ее роль в модернизации российского общества (Казань, 18-19 апр. 2001 г.);

Социально-культурный потенциал систем образования (Казань, 2000).

- региональных и республиканских научно-практических конференциях:

Социально-экономические и нравственно-этические аспекты развития социально-культурной сферы в условиях рыночной экономики (Казань, февраль 1998);

Медицинские библиотеки на рубеже тысячелетий (Казань, 2000).

Новые научные направления в области библиотековедения, выявленные с помощью кластерного анализа, были предложены студентам информационно-библиотечного факультета Казанского государственного университета культуры и искусств в качестве тем для курсовых и дипломных проектов. Созданная в процессе исследования автоматизированная информационно-аналитическая система используется на занятиях по курсу «Информационные системы» на информационно-библиотечном факультете; методика создания автоматизированной информационно-аналитической системы используется в курсовом и дипломном проектировании.

Цель, задачи и методика исследования обусловили структуру диссертации, которая состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

Выводы:

1. Библиотечно-информационная деятельность в соответствии с тенденциями развития автоматизированной библиотечной среды расширяет сферу своего влияния. В орбиту этого влияния попадают и виртуальные коллективы.

2. «Виртуальный коллектив» - группа людей (в данном случае -ученых), работающих над сходными исследовательскими проблемами, объединенные общими интересами, целями, направлением деятельности. Наличие таких коллективов в явном виде не прослеживается в потоке специальных публикаций. Необходима специальная методика выявления подобных коллективов.

3. В качестве основы проектирования информационной системы использован метод кластерного анализа, который основан на выявлении количественной взаимосвязи публикаций по их социтируемости.

4. В качестве среды реализации модели информационного взаимодействия и ее информационной поддержки должны выступать информационно-аналитическая система, сайт в Интернет и организация заочной электронной конференции по основным направлениям исследований виртуальных коллективов.

Глава 3. Результаты исследования информационного взаимодействия в виртуальном коллективе

3.1. Этапы проектирования информационной системы

В ходе исследования ставились следующие задачи:

- выявить:

• кластеры документов, создав программу автоматической кластеризации;

• коллективы авторов, работающих над сходными исследовательскими проблемами;

• данные о наиболее цитируемых авторах;

• авторов, имеющих больше всех публикаций;

• наиболее цитируемые статьи;

• частоту встречаемости ключевых слов;

- создать модель информационного взаимодействия в виртуальном коллективе;

- организовать заочную электронную конференцию.

Для выявления кластеров документов была создана информационная система «Информационное взаимодействие».

Процесс проектирования БД представляет собой последовательность переходов от неформального словесного описания информационной структуры предметной области к формализованному описанию объектов предметной области в терминах некоторой модели. В общем случае можно выделить следующие этапы проектирования [45]:

Рис. 3 Этапы проектирования БД

Системный анализ — подробное словесное описание объектов предметной области и реальных связей, которые присутствуют между описываемыми объектами.

Инфологическое цроектирование, прежде всего, связано с попыткой представления семантики предметной области в модели БД. Проблема представления семантики давно интересовала разработчиков, и в семидесятых годах XX века было предложено несколько моделей данных, названных семантическими моделями. У всех моделей были свои положительные и отрицательные стороны, но испытание временем выдержала только модель Чена «сущность-связь», или «Entity Relationship», которая стала фактическим стандартом при инфологическом моделировании баз данных. Общепринятым стало сокращенное название ER-модель.

Как любая модель, модель «сущность-связь» имеет несколько базовых понятий [45].

Эта модель в наибольшей степени согласуется с концепцией объектно-ориентированного проектирования, которая в настоящий момент, несомненно, является базовой для разработки сложных программных систем.

В основе ER-модели лежат следующие базовые понятия [45, С. 122]:

Сущность, с помощью которой моделируется класс однотипных объектов. Сущность имеет имя, уникальное в пределах моделируемой системы. Так как сущность соответствует некоторому классу однотипных объектов, то предполагается, что в системе существует множество экземпляров данной сущности. Объект, которому соответствует понятие сущности, имеет свой набор атрибутов — характеристик, определяющих свойства данного представителя класса. При этом набор атрибутов должен быть таким, чтобы можно было различать конкретные экземпляры сущности.

Набор атрибутов, однозначно идентифицирующий конкретный экземпляр сущности, называют ключевым [45, С. 122].

Основными объектами (сущностями) в разрабатываемой базе данных являются ПРОСПЕКТИВНЫЕ ДОКУМЕНТЫ (статьи в научных журналах) и БАЗОВЫЕ ДОКУМЕНТЫ (пристатейные списки литературы). Как и любые объекты, они имеют свои атрибуты.

Первоначально был определен список основных и неосновных атрибутов для проспективных и базовых документов. Так, основными являются:

- автор документа;

- название документа. Неосновными являются:

- вид издания;

- название издания;

- издательство;

- номер журнала;

- серия;

- страницы.

Атрибуты, не являющиеся основными, необходимы для идентификации документа, чтобы исключить дублирование в базе данных.

Базовый документ Код статьи ссылки Авторы

Название документа Вид издания Название издания Номер журнала

Проспективный документ

Код документа Авторы

Вид издательства Название издательства Номер журнала Номер серии

Год издания Издательство Страницы Вес

Ключевые слова

Номер серии Год издания Издательство Страницы

Между объектами могут быть установлены связи — бинарные ассоциации, показывающие, каким образом сущности соотносятся или взаимодействуют между собой. Связи делятся на три типа по множественности: один-к-одному (1:1), один-ко-многим (1:М), многие-ко-многим (М:М). Связь один-к-одному означает, что один экземпляр одной сущности связан только с одним экземпляром другой сущности. Связь один-ко-многим означает, что один экземпляр сущности, расположенный слева по связи, может быть связан с несколькими экземплярами сущности, расположенными справа по связи. Связь многие-ко-многим означает, что один экземпляр первой сущности может быть связан с несколькими экземплярами второй сущности, и, наоборот, один экземпляр второй сущности может быть связан с несколькими экземплярами первой сущности [45, С.123].

Классическая технология проектирования реляционных баз данных связана с теорией нормализации, основанной на анализе функциональных зависимостей между атрибутами отношений [45]. Понятие функциональной зависимости является фундаментальным в теории нормализации реляционных баз данных. Функциональные зависимости определяют устойчивые отношения между объектами и их свойствами в рассматриваемой предметной области.

В теории реляционных баз данных обычно выделяется следующая последовательность нормальных форм [45, С.111]: первая нормальная форма (1NF); вторая нормальная форма (2NF); третья нормальная форма (3NF); нормальная форма Бойса-Кодда (BCNF); четвертая нормальная форма (4NF); пятая нормальная форма, или форма проекции-соединения (5NF или PJNF). .

В процессе нормализации элементы данных группируются в таблицы, представляющие объекты и их взаимосвязи. Теория нормализации основана на том, что определенный набор таблиц обладает лучшими свойствами при включении, модификации и удалении данных, чем все остальные наборы таблиц, с помощью которых могут быть представлены те же данные. Введение нормализации отношений обеспечивает минимальный объем физической информации, то есть записанной на каком-либо носителе БД, и ее максимальное быстродействие, что впрямую отражается на качестве функционирования системы.

Первый этап, нормализации, как и в [45, С. 111], заключался в образовании двумерной таблицы, содержащей все необходимые атрибуты информационной модели, и в выделении ключевых атрибутов.

Последующие этапы нормализации привели к необходимости создания таких инструментов, как «словари» и «справочники».

Так, например, оригинальным методическим решением стало выделение авторов статей в отдельную таблицу. Включение авторов в основную таблицу не представляется возможным по ряду причин, а именно:

1. Одна статья может иметь несколько авторов, и каждого автора необходимо вписывать в отдельное поле;

2. Авторы могут повторяться много раз.

3. Один и тот же автор может являться автором как проспективного, так и базового документа.

Поэтому, чтобы не вписывать одного и того же автора несколько раз, был создан «Словарь авторов». В системе предусмотрена проверка вводимых данных на наличие в базе данных, алгоритм которой описан ниже.

Кроме того, для решения некоторых задач по обеспечению связи многие-ко-многим, между отдельными таблицами был создан ряд промежуточных таблиц, которые не содержат ни один из перечисленных выше атрибутов, а только ссылки на таблицы, для организации связи между которыми они предназначены.

Так, например, для того чтобы определить, кто является автором статьи или автором статьи-ссылки, были созданы вспомогательные таблицы «Авторы» и «Авторы ссылки», которые связывают таблицы «Проспективные документы» и «Базовые документы», соответственно, с таблицей «Словарь авторов» (см. таб. «Логическая структура базы данных»).

Наглядно связь между этими таблицами можно представить следующим образом (Рис. 2):

Fields kodctss nazvdoc kodvidtz kodnazmiz nomerjuf nomercer godizd к od i z dv о st

C3J Indexes

4V к оt lclxs nazvdoc

Fields kodevt

СИЗ Indexes kod^otss kodavt

Fields KodavI ovtor I ndexes ^kod av» avloi

Fields: koddoc nasvdoc kod vidi2 kodnazi г nomerjuf n om ercer godizd k,odizdvo

Si ves kodl f s lo d) Indexes kodna2iz kodklslo koddoc kodizd„vo jdl

Fields kod avl kod doc

CZ3jl ndexe£ kod avt koddoc -zj

Рис. 4 Промежуточные спяш

На основании выделенных сущностей, их связей, перечня атрибутов, а также в результате проведенной нормализации данных была разработана логическая структура базы данных, которая заключается в создании таблиц, определении полей. Для каждого атрибута определяются конкретный тип данных, размер и обязательность или необязательность данного атрибута (то есть допустимость или недопустимость параметра NULL для его значений).

1. Вид издания Издание Издательство

2. Номер журнала Серия Год издания Страницыd 1. Автор (Соавтор) » 1. Название статьи 1. Попытка диагноза

3. Рис. 8. Главная форма для ввода данных «Статья»

4. Если проверка документа покажет наличие в базе данных вводимогодокумента, то система сообщит об этом и не будет заводить новую запись, но сделает ссылку на этот документ.

5. Если же такого автора нет в базе, то система предлагает завести новуюзапись (Рис. 9). •внимание! "'''^ " '"' - ^ " Р а Д Ц И Д Д И Д и *? Данная статья уже существует. *f^ Сослаться на имеющуюся статью - <fla>j записать новую • ! Да ! Нет <Нет>

6. Рис. 9 Информ1ационное сообщение

7. ЛГ Справочник видов изданий1. П X 1. Вид издания t автореф. канд. дис. 1. Перечень видов изданий автореф.докт.дисс. бгр.ука:; орошюра газета дидакт. пособие диссертация канд. ежегодник жу'рнал закон книга 1. Записать 1. Правка удалить 1. Выход

8. Рис. 10 Справочник видов изданий

9. Информация для заполнения созданных справочников бралась избиблиографического описания вводимых статей.

10. В «Словарь авторов» заносились все авторы, как самих статей, так и ихссылок. Источником пополнения «Словаря ключевых слов» являлись название статьи или ее аннотация. ядяяя 1. Название статьи

11. О "кризисе" и "застое" е отечественном ВиВлиитековедении1. Вид издания Издание .ж)фнал _2J I Библиотековедение

12. Рис. 11 Словарь ключевых слов% р