закон Самюэль Клемент Брэдфорда

Samuel Clemente Bradford

Samuel Clemente Bradford. Fue un matemático británico, doctor en Química, bibliotecario, documentalista y director de la Biblioteca del Museo de Ciencias de Londres.

Formuló en Bibliometría la ley de dispersión de la literatura científica, conocida como Ley de Bradford. Concibió su hipótesis mientras mezclaba líquidos que dibujaban, en un tubo de ensayo, los anillos de Liesegang, que se distancian en dicha forma del punto de reacción[1].

Era un fuerte defensor de la UDC y de establecer los resúmenes de la literatura científica.

Síntesis biográfica

Nació en Londres, Reino Unido, el 10 de enero de 1878. Aún sin tener ningún entrenamiento formal en bibliotecología, su influencia en los bibliométricos (y la ciencia del flujo de información) era considerable. Fue entrenado como químico en Londres, y obtuvo su doctorado a través de estudio por la noche en la década de 1890.

Trayectoria profesional

En 1899, Bradford se unió al personal de la Biblioteca del Museo de Ciencias como asistente subalterno, dividiendo su tiempo entre las colecciones de ciencias y de la Biblioteca. Se convirtió en la cabeza a tiempo completo de la Biblioteca en 1925 y encargado en el año 1930.

Desde el inicio de su carrera bibliotecaria, Bradford reconoció la importancia de la recuperación de información, relevante en la ciencia.

Debido al aumento de las publicaciones científicas, dijo que una recuperación más rápida sólo sería posible a través del uso de estándares más descriptivos y sistemas de clasificación detallados.

Durante los años 1920 y 1930, Bradford fundó la British Society for International Bibliography, y desarrolló su ley de la dispersión (“ley de Bradford de la dispersión”).

La ley que lleva su nombre es un desarrollo importante en los análisis bibliométricos y de citas. Al demostrar la difusión constante de las publicaciones científicas.

Fue elegido presidente de la Federación Internacional de Información y Documentación (FID) en 1945.

Periodo de entreguerras

Bradford se concentró en el desarrollo de los servicios de extensión del Museo de la Biblioteca de Ciencias durante el periodo de entreguerras. También abogó por la creación de una Biblioteca Nacional de Ciencia.

Trató de obtener apoyo para la expansión de la Biblioteca del Museo de Ciencias, pero encontró una fuerte oposición de la Junta de Educación, que financiaba las actividades de la biblioteca. A fuerza de perseverancia y excelencia en el servicio, Bradford logró construir su equipo de bibliotecarios, colecciones y una amplia gama de servicios.

En 1937, el año de su retiro, la Biblioteca funcionó en muchos sentidos, como la biblioteca nacional que él quería, especialmente con respecto a los préstamos interbibliotecarios de publicaciones científicas. Como resultado de sus esfuerzos, la Biblioteca del Museo de Ciencias fue la base para la Biblioteca Nacional de Préstamos, un componente esencial de la Biblioteca Británica.

Muerte

Falleció en Wimbledon, Londres, el 13 de noviembre de 1948.

Ley de Bradford

La Ley de Bradford o llamada Ley de distribución, Bradford la publicó en 1948 como un capítulo de su libro, Documentation, pero ya la tenía preconcebida desde el 1934.

Surge por la preocupación de Samuel de la inadecuada indización y realización de resúmenes, así como la falta de accesibilidad a la literatura, por lo que se deduce para la época una gran deficiencia en el control bibliográfico lo cual preocupó a Bradford y comienza a examinar la extensión que verdaderamente se le da a los artículos en las publicaciones periódicas dedicadas a diversos temas, de esta forma sus observaciones le permitió la formulación de la Ley de dispersión.

Esta Ley analiza la distribución de las revistas y los artículos que las componen, preocupándose por la dispersión de la literatura en una temática específica y posteriormente fue conocida e identificada como la Ley de dispersión bibliográfica, llamada también Ley matemática de Bradford.La Ley de Bradford puede expresarse de manera matemática de la siguiente forma: N1:N2:N3 1:a: a2, es decir:

• a = coeficiente de proporcionalidad de títulos entre zonas.
• Nn = número de artículos de títulos de revistas en las zonas 1, 2 y 3 con 1/3 de artículos cada uno aproximadamente.

La Ley de Bradford significó sin duda alguna un gran avance en las técnicas bibliométricas ya que se comienza a establecer como un indicador fijo bibliométrico para evaluar la productividad de las revistas, para muchos autores reconocidos en la materia representó también un basamento para nuevas perfecciones, sobre todo en el campo de la aplicación de esta Ley en el momento de la concentración de técnicas estadísticas y la representación gráfica.

Obra literaria

• Bradford, SC (1934). Las fuentes de información sobre temas específicos. Ingeniería, 26, 85-86.

• Bradford, SC (1948). Documentación. Londres: Crosby Lockwood.

• Bradford, SC (1953). Documentación. 2a ed. Londres: Crosby Lockwood.

Referencias

1. ↑ Jaime Pontigo y Álvaro Quijano. La Ley de Bradford: aspectos teóricos y prácticos, en Jornadas Mexicanas de Biblioteconomía, VII, Guadalajara, Jal., 1977.

Источник: https://www.ecured.cu/Samuel_Clemente_Bradford

Модель влияния Коэна-Бредфорда

Приходилось ли вам когда-нибудь просить о поддержке или совет у человека, который не хотел вам помогать? Зачастую люди не склонны содействовать другим если те не имеют над ними власти.

Однако если вам удастся построить правильные взаимоотношения с таким типом людей, все станет намного проще.

Модель Коэна-Бредфорда позволяет определить, чего хочет человек и научиться влиять на него таким образом, чтобы помогать друг другу.

О модели

Модель влияния была предложена Алланом Коэном и Девидом Бредфордом в 2005 году в книге «Влияние без власти». Авторы утверждали, что влиять на человека исключительно при помощи власти — это устаревшая модель поведения.

Она может вызывать страх, неуважение, снижение продуктивности и демотивировать людей. Вот почему так важно научиться влиять на человека, не принуждая и не заставляя его.

Модель основана на принципе взаимности: убеждения в том, что хорошие и плохие поступки со временем возвращаются к человеку обратно.

Использование модели

Для того, чтобы использовать модель, вам нужно сделать несколько шагов.

1

Этот шаг кажется лишним, однако задумайтесь над тем, сколько раз у вас в голове проносились мысли вроде «Мне никто не поможет» или «Он мне точно не поможет». Мы считаем, что некоторые люди расположены помочь, а другие не помогут при любых обстоятельствах. Помните, что повлиять можно на любого человека, даже на того, которого вы считаете своим врагом.

2

На этом этапе вам нужно четко понять, зачем вы пытаетесь оказать влияние на конкретного человека. Что вам от него нужно? Каковы ваши первичные и вторичные цели?

При разговоре с ним важно осознать, что у вас есть четкие цели, поэтому не нужно во что бы то ни стало стремиться быть правым или оставлять последнее слово за собой. Эти две вещи являются лишними в любом разговоре, а тем более в ситуации, когда вам нужно убедить человека в чем-то.

3

Вам нужно понять нужды своего потенциального союзника, а также осознать, каким образом он что-либо оценивает. Задайте себе следующие вопросы:

• Как именно этот человек оценивает свою работу?
• Каковы его главные обязанности?
• Испытывает ли этот человек давление со стороны коллег и окружающих?
• Что его босс хочет от него?
• Что кажется важным для этого человека?

Некоторые вопросы действенны только в том случае, если вы примените модель влияния на работе, однако они помогут вам и в других сферах жизни.

4

Если вы обратите внимание на человека и его слова, то сможете достаточно быстро выяснить, что этот человек ценит больше всего.

Если говорить о рабочем процессе, то по мнению авторов модели влияния, существует пять типов факторов:

• Вдохновение. Люди, которые ценят этот фактор, часто ищут смысл в том, что делают. Они способны помочь кому угодно, если интуитивно почувствуют, что в этом есть какой-то глобальный смысл или что они делают вклад в общее дело. Вы можете научиться влиять на таких людей, если покажете им свой проект и объясните его значение если не для всего человечества, то хотя бы для вашей компании.
• Задания. Вы можете предложить свою помощь в обмен на помощь этого человека. Сотрудники практически любой компании испытывают недостаток опыта, информации и времени, поэтому если вы предложите разумный обмен, вас ждет успех.
• Должность. Эти люди фокусируются на признании и репутации. Они хотят подниматься выше по служебной лестнице и получать больше власти. Самым простым способом является именно публичное признание их заслуг.
• Взаимоотношения. Такие люди прежде всего ценят человеческие отношения. Давайте им эмоциональную поддержку и слушайте их, когда им плохо.
• Личные факторы. Эти люди ценят простые вещи: благодарность и свободу.

5

Вам нужно понять, какой тип взаимоотношений на данный момент у вас с этим человеком. Если вы состоите в хороших отношениях, тогда можете прямо попросить его о помощи. Однако помните, что вам все равно придется что-то отдать взамен.

Если же вы в плохих отношениях или этот человек вам совершенно не знаком, вам нужно вызвать в нем доверие перед тем как перейти к финальному этапу.

6

Когда вы узнали нужды и потребности другого, вы можете предложить ему «обмен». Помните, что для того, чтобы между вами не образовались исключительно рыночные отношения, нужно проявлять к этому человеку интерес и уважение, а также высказывать благодарность за помощь.

Источник: https://4brain.ru/blog/%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C-%D0%B2%D0%BB%D0%B8%D1%8F%D0%BD%D0%B8%D1%8F-%D0%BA%D0%BE%D1%8D%D0%BD%D0%B0-%D0%B1%D1%80%D0%B5%D0%B4%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%B4%D0%B0/

Закон Брэдфорда

Брэдфорда закон — это закономерность, впервые описанная математиком и библиотекарем Самуэлом Брэдфордом в 1934 году, которая оценивает зависимость результатов нахождения новых ссылок по определённой теме в научных журналах в зависимости от числа просмотров.

Сущность закона Брэдфорда

Закон Брэдфорда можно сформулировать по-разному, например, в следующем виде. Если журналы по определённой теме разделить по количеству статей на три приблизительно равные группы, так, чтобы в каждой из этих групп было около трети всех статей, то количество журналов в каждой группе будет изменяться кратно в соотношении 1:n: n².[1], где n — некоторое число, множитель Бредфорда.

Например, пусть исследователь работает в некоторой научной отрасли. Допустим, что первые 12 ссылок на статьи по интересующему исследователя вопросу, он набрал просмотрев 5 научных журналов.

(Неважно, были ли это номера разных журналов или 5 разных номеров одного журнала) При дальнейшем расширении круга поиска для нахождения следующих 12 ссылок придется просмотреть дополнительно уже 10 журналов. В данном случае множитель Бредфорда n = 10:5 = 2. Значит, для получения ссылок ещё на 12 статей надо будет просмотреть уже 20 журналов.

Таким образом, исследователь довольно быстро поймет, что главные публикации по интересующей его теме найдены и нет смысла продолжать поиск с той же интенсивностью.

Та же закономерность наблюдается при поиске в Интернете[2]. Обычно вся главная информация содержится в нескольких первых результатах поиска на первой странице. Переход на следующие страницы принесет мало новой информации. Поэтому, если необходимая информация не найдена, лучше изменить форму запроса.

Подобного рода статистическое распределение называется распределением Парето. Оно достаточно хорошо описывает закономерности взаимодействия между людьми в социальных системах: наибольшая информация получается от небольшого количества собеседников (информаторов).

Частным случаем распределения Парето является закон Зипфа, описывающий убывание частоты встречаемости слова в каком-либо большом (порядка нескольких миллионов слов) корпусе текстов.

Распределение Зипфа отражает тот факт, что для более или менее сносного овладения любым естественным языком надо выучить не так уж много слов, порядка нескольких тысяч.

Закон Бредфорда полезен для библиотекарей и научных работников. Он позволяет для любой отрасли знаний определить небольшое количество основных публикаций, несущих главную информацию в данной отрасли. Выходить за пределы основных публикаций исследователям необходимо очень редко. Написание же монографий по тому или иному научному вопросу вообще может свести количество основных публикаций к 1.

Однако, закона Бредфорда оказался применимым и в более широкой области. В 1945 году выдающийся американский ученый и руководитель науки Вэневар Буш в своей знаменитой статье Как мы можем думать, сформулировал важные законы информационного взаимодействия в обществе.

В 1960-х годах Юджин Гарфилд из Института научной информации в Филадельфии, вдохновленный статьей В.

В результате оказалось, что практически все существенные результаты в области точных науках (по крайней мере, в англоязычном мире) можно найти на страницах всего двух журналов, Nature и Science.

Как результат, ученые стали стремиться к публикациям своих достижений в журналах с высоким рейтингом цитируемости, а университеты стали выписывать научные журналы из некоторого небольшого базового набора.

Базовый набор может в большей или меньшей степени изменяться от исследователя к исследователю и от одной научной школы к другой.

С другой стороны, ограничение базового набора только несколькими журналами может привести к вредному в науке «единомыслию».[2]

Тот же принцип положен в основу технологии PageRank, по которой важность сайта в Интернете определяется количеством и важностью страниц, ссылающихся на этот сайт. На основе этой технологии работают современные поисковые системы, например, Google и Яндекс.

Объяснение закона

Интерпретация закона Брэдфорда в терминах геометрической прогрессии была предложена В. А.

 Яцко[3], который показал, что распределение Брэдфорда универсально и может быть применимым к различным объектам, а не только для вычисления распределения статей или ссылок в научных журналах. Интерпретация В.

Яцко позволяет эффективно вычислять пороговые значения, благодаря чему можно по некоторому критерию строго определять подмножества в множестве объектов. Например, разделить учащихся в классе на успешных и не успешных.

Похожие законы и распределения

• Закон Бенфорда, устанавливающий различную вероятность появления определённой первой значащей цифры в распределениях величин, взятых из реальной жизни.
• Закон Зипфа, описывающий убывание частоты встречаемости слова в каком-либо большом корпусе текстов.
• Закон Зипфа-Мандельброта, являющийся обобщением закона Зипфа.
• Закон Лотки, названный в честь Альфреда Дж. Лотки, является частным случаем закона Зипфа, применяемым в библиометрии. Закон Лотки описывает распределение продуктивности ученых: число авторов, опубликовавших в течение определённого периода n статей обратно пропорционально квадрату n.
• Степенное распределение с длинным хвостом

Ссылки на “Закон Брэдфорда”

• Bradford, Samuel C., Sources of Information on Specific Subjects, Engineering: An Illustrated Weekly Journal (London), 137, 1934 (26 January), pp. 85-86.
• Bradford, Samuel C., Sources of information on specific subjects, Journal of Information Science, 10:4, 1985 (October), pp. 173—180
• Hjørland, Birger; and Nicolaisen, Jeppe (2005), Bradford’s law of scattering: ambiguities in the concept of «subject», in Proceedings of the 5th International Conference on Conceptions of Library and Information Science: 96-106.
• Nicolaisen, Jeppe; and Hjørland, Birger (2007), Practical potentials of Bradford’s law: A critical examination of the received view, Journal of Documentation, 63(3): 359—377. Available here and here
• In Oldenburg’s Long Shadow: Librarians, Research Scientists, Publishers, and the Control of Scientific Publishing

Источник: https://www.cruer.com/max7612/%D0%97%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%BD_%D0%91%D1%80%D1%8D%D0%B4%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%B4%D0%B0

Закон Брэдфорда • ru.knowledgr.com

Закон Брэдфорда – образец, сначала описанный Сэмюэлем К. Брэдфордом в 1934, который оценивает по экспоненте убывающую доходность распространения поиска ссылок в научных журналах.

Одна формулировка то, что, если журналы в области будут сортированы числом статей в три группы, каждого с приблизительно одной третью всех статей, то число журналов в каждой группе будет пропорционально 1:n:n ².

Есть много связанных формулировок принципа.

Во многих дисциплинах этот образец называют распределением Pareto. Как практический пример, предположите, что у исследователя есть пять основных научных журналов для его или ее предмета. Предположим, что за месяц есть 12 статей интереса к тем журналам.

Предположим далее, что, чтобы найти другую дюжину статей интереса, исследователь должен был бы пойти еще в 10 журналов. Тогда Брэдфордский множитель того исследователя b равняется 2 (т.е. 10/5). Для каждой новой дюжины статей тот исследователь должен будет посмотреть в b времена как много журналов. После взгляда в 5, 10, 20, 40, и т.д.

журналы, большинство исследователей быстро понимает, что есть мало пункта во взгляде далее.

У

различных исследователей есть различные числа основных журналов и различные Брэдфордские множители. Но образец держится вполне хорошо через многие предметы и может быть общим образцом для человеческих взаимодействий в социальных системах.

Как закон Зипфа, с которым это связано, у нас нет хорошего объяснения того, почему это работает, но зная, что это делает очень полезно для библиотекарей.

То, что это означает, – то, что для каждой специальности достаточно определить «основные публикации» для того полевого и только снабдить тех; очень редко будут исследователи должны выйти за пределы того набора.

Однако, его воздействие было намного больше, чем это. Вооруженный этой идеей и вдохновленный известной статьей As We May Think Вэнневэра Буша, Юджин Гарфилд в Институте Научной информации в 1960-х развил подробный указатель того, как научное мышление размножается.

Тот же самый образец не происходит с гуманитарными науками или общественными науками.

Результат этого – давление на ученых, чтобы издать в лучших журналах и давлении на университеты, чтобы гарантировать доступ к тому основному набору журналов.

С другой стороны, набор «основных журналов» может измениться более или менее сильно с отдельными исследователями, и еще более сильно вдоль философских школ делится.

Есть также опасность сверхпредставлять мнения большинства, если журналы отобраны этим способом.

Закон Брэдфорда также известен как закон Брэдфорда рассеивания и как Брэдфордское распределение. Этот закон или распределение в bibliometrics могут быть применены к Всемирной паутине.

Рассеивание

Хйорлэнд и Николэйсен (2005, p. 103), определил три вида рассеивания:

1. Лексическое рассеивание. Рассеивание слов в текстах и в коллекциях текстов.
2. Семантическое рассеивание. Рассеивание понятий в текстах и в коллекциях текстов.
3. Подчиненное рассеивание. Рассеивание пунктов, полезных для данной задачи или проблемы.

Они нашли, что литература закона Брэдфорда (включая собственные газеты Брэдфорда) неясна, относительно которого фактически измеряется вид рассеивания.

Интерпретации закона

Интерпретация закона Брэдфорда с точки зрения геометрической прогрессии была предложена В.

Яцко, который ввел дополнительную константу и продемонстрировал, что Брэдфордское распределение может быть применено ко множеству объектов, не только к распределению статей или цитат через журналы. Интерпретация В.

Яцко (Y-интерпретация) может эффективно использоваться, чтобы вычислить пороговые значения в случае, если необходимо отличить подмножества в пределах ряда объектов (например, успешные/неудачные претенденты, развитые/слаборазвитые области, и т.д.).

Связанные законы и распределения

• Закон Бенфорда, первоначально используемый, чтобы объяснить очевидно неслучайную выборку
• Закон Лотки, описывает частоту публикации авторов в любой данной области.

• Закон о власти, общая математическая форма для распределений «с тяжелым хвостом», с многочленной плотностью распределения. В этой форме могут все быть выражены эти законы, и оценки получены.

• Закон Зипфа, первоначально используемый для частотности слова

Ссылки и примечания

• Брэдфорд, Сэмюэль К., Источники информации об Определенных Предметах, Разработке: Иллюстрированный Еженедельный журнал (Лондон), 137, 1934 (26 января), стр 85-86.

:Reprinted как:

• Брэдфорд, Сэмюэль К. Источники информации об определенных предметах, Журнале Информатики, 10:4, 1985 (октябрь), стр 173-180 http://jis .sagepub.com/content/vol10/issue4 /
• Hjørland, Birger; и Николэйсен, Jeppe (2005), закон Брэдфорда рассеивания: двусмысленности в понятии «предмета», на Слушаниях 5-й Международной конференции по вопросам Концепций Библиотеки и Информатики: 96–106.
• Николэйсен, Jeppe; и Hjørland, Birger (2007), Практические потенциалы закона Брэдфорда: критическая экспертиза полученного представления, Журнал Документации, 63 (3): 359–377. Доступный здесь и здесь

Внешние ссылки

• В длинной тени Ольденбурга: библиотекари, исследователи, издатели и контроль Scientific Publishing

Источник: http://ru.knowledgr.com/00042425/%D0%97%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%91%D1%80%D1%8D%D0%B4%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%B4%D0%B0