Webinaria Web of Science w maju 2026 r.

Biblioteka Uniwersytecka UJD zachęca do wzięcia udziału w webinariach przygotowanych przez firmę Clarivate Analytics, których tematem przewodnim jest jakość metadanych. Webinaria są bezpłatne, ale wymagana jest wcześniejsza rejestracja.

Podstawy Web of Science – Twoje narzędzie do odkrywania i analizy najważniejszych publikacji
Data: 22 maja 2026 r.
Czas: 11.00-12.00 
Link do rejestracji: Zarejestruj się
Opis: Współczesna nauka rozwija się dynamicznie, a rosnąca liczba publikacji i interdyscyplinarność badań utrudniają znalezienie rzetelnych i istotnych informacji. Badacze muszą radzić sobie z nadmiarem danych, oceniać wiarygodność źródeł oraz analizować trendy i wpływ badań. Podczas webinaru przedstawimy Web of Science Core Collection i pokażemy, jak skutecznie wyszukiwać literaturę, analizować cytowania oraz wykorzystywać dane bibliometryczne w badaniach i ewaluacji. Omówimy także kluczowe funkcje, takie jak personalizacja konta, strategie wyszukiwania, zarządzanie wynikami oraz dostępne źródła wsparcia. Webinar jest skierowany do badaczy, doktorantów, bibliotekarzy oraz wszystkich osób wspierających analizę i ocenę dorobku naukowego, które chcą sprawniej poruszać się w świecie literatury naukowej i podejmować decyzje w oparciu o wiarygodne dane. 
Prezenter: Viktor Curasev, Customer Success Consultant 

---

Znaczenie danych strukturalnych w nauce: od wyszukiwania do wiarygodnych analiz
Data: 26 maja 2026 r.
Czas: 10.00-11.00
Link do rejestracji: Zarejestruj się
Opis: Wraz ze wzrostem liczby i złożoności badań naukowych na świecie, sposób porządkowania i klasyfikowania danych staje się kluczowy dla rzetelnych analiz i trafnych decyzji. Jeśli dane są źle uporządkowane lub niespójnie sklasyfikowane, mogą prowadzić do niepełnych wyników, błędnych wniosków i mylących porównań – nawet wtedy, gdy same analizy są wykonane poprawnie. Bazując na wnioskach z raportu Instytutu Informacji Naukowej (ISI) „Kategoryzacja badań i wartość danych strukturalnych”, webinar wyjaśnia, dlaczego tak ważne są dobrze przygotowane dane, spójne klasyfikacje i bogate metadane. Pokażemy konkretne przykłady, jak słaba jakość danych może zaburzać analizę cytowań, benchmarking, ocenę współpracy czy wyników badań. Wyjaśnimy też, jak odpowiednie podejścia – takie jak normalizacja dziedzin czy uwzględnianie czasu w analizach – pomagają ograniczyć te problemy. 
Prezenter: Marcin Kapczynski, Strategic Customer Success Consultant