Список литературы

Самые интересные — из наиболее читаемых — научные статьи 2020 года

Одной из важных мер значимости научной работы считается ее цитируемость — чем чаще на статью ссылались другие ученые, тем она значительнее для науки. Но цитирования обычно показательны только через несколько лет с момента публикации. Сделать выводы о значимости (и потенциальной цитируемости) свежей научной статьи можно уже сейчас, если обратить внимание на то, насколько активно ее читают ученые. Редакция N + 1 изучила список наиболее просматриваемых научных статей за 2020 год в базе данных Scopus и отобрала из них десять самых, на наш взгляд, интересных. В этой порции «изюма из булки»: сколько еще простоят пирамиды, помогает ли экологии каршеринг и на самом ли деле «висение» в социальных сетях влияет на риск возникновения депрессии.

Scopus — международная база данных аннотаций и цитирований научных работ, которой активно пользуются ученые и специалисты по НИОКР/R&D. Она включает свыше 80 млн статей, опубликованных с 1863 года; 14 млн профилей организаций и 17 млн профилей ученых.

По всему миру Scopus используется для поиска и анализа информации о проведенных и готовящихся к публикации исследованиях и разработках. Во многих странах, включая Россию, данные Scopus о публикациях ученых и их цитировании используются как один из аспектов оценки работ исследователей. Содержание базы данных — перечень рецензируемых научных журналов, конференций, книг и других источников литературы — курируется учеными.

Данные Scopus используются для составления рейтингов университетов — например, THE и QS, а также для составления аналитических отчетов о развитии науки. Доступ к некоторым возможностям базы платный, но для российских университетов, научных и образовательных организаций (всего более 1300) Российский Фонд Фундаментальных Исследований предоставляет доступ в рамках централизованной подписки.

1. Насколько прочны пирамиды?

Великие пирамиды стоят уже четыре тысячи лет, но смогут ли они простоять еще столько же? Профессор Каирского университета Сайед Хемеда и Агриб Сонбол из египетского министерства по делам древностей решили выяснить, какие процессы могут угрожать целостности пирамид Хеопса, Хефрена и Менкаура, а также Большому сфинксу, которые были построены в третьем тысячелетии до нашей эры. Статья опубликована в журнале Heritage Science.

Ученые взяли образцы из внешних и внутренних плит трех пирамид, которые сделаны из известняка, и проверили их структуру и прочность. Ни один из образцов не выдержал сжатия с давлением выше 17,8 мегапаскалей, что совсем немного. Например, мрамор может противостоять давлению в 50 мегапаскалей, а известняк, который используют в строительстве, должен выдерживать примерно 60 мегапаскалей. Самой прочной оказалась пирамида Хефрена (12,1-17,8 мегапаскалей в зависимости от образца). За ней идет пирамида Хеопса (12,14-15,16), а пирамида Менкаура проигрывает (10,2-13,08).

Еще одна угроза для пирамид: подъем уровня грунтовых вод в районе Гизы. Сейчас под памятниками находятся два водоносных горизонта — на уровне 1,5-4 метра от поверхности (в районе Большого сфинкса) и на уровне 4-7 метров (в районе пирамид). Верхний горизонт постепенно поднимается из-за расширения территории Каира, новые районы которого находятся вблизи от исторического комплекса Гизы. Если урбанизация здесь продолжится, уровень грунтовых вод может подняться выше, что грозит размывом почвы и быстрым разрушением древних известняковых плит. Хотя плато Гиза хорошо противостоит сейсмическим колебаниям, с каждым, даже небольшим подземным толчком (землетрясения здесь редко достигают магнитуды в 5 единиц), процесс разрушения плит ускоряется.


2. Как соцсети влияют на риск депрессии у подростков? Никак

Ученые из американского университета Бригама Янга проверили популярную гипотезу, что время, проведенное в соцсетях, может служить индикатором психического здоровья, указывая, например, на риск появления тревожного расстройства и депрессии. Например, в работе ученых из Университета Глазго высказывалось предположение, что «висение» в соцсетях лишают подростков сна, тем самым провоцируя психологические проблемы.

Теперь профессор Сара Койн вместе с коллегами провела лонгитюдное исследование, чтобы найти ответ на этот вопрос. Результаты исследования опубликованы в журнале Computers in Human Behavior. Ученые в течение восьми лет (начиная с 2009 года) ежегодно задавали один и тот же набор вопросов 500 подросткам, которым в первый год исследования было от 10 до 14 лет. Все респонденты были из американских семей. В 67 процентах случаев семьи были полные, в 33 процентах — с одним родителем. Подборка учитывала этническое разнообразие страны: 327 белых семей, 61 семья афроамериканского, одна — латиноамериканского и три азиатского происхождения.

Подростки должны были сообщить, сколько часов в день они проводят в соцсетях, а также заполнить опросник по оценке симптомов депрессии и тревожности. Авторы исследования разбили ответы по возрастам (всего получилось восемь групп — от 13 до 20 лет) и высчитали среднестатистическую динамику психического здоровья — иначе говоря, как меняется частота и выраженность симптомов тревожного расстройства и депрессии в зависимости от возраста и времени, проведенного в соцсетях.

Результаты исследования не подтвердили ни гипотезу о том, что «висение» в соцсетях может провоцировать психические расстройства, ни предположение, что подростки с психическими проблемами чаще пользуются соцсетями, пытаясь найти выход своим эмоциям.

Данные показали, что время пользования соцсетями и психические проблемы постепенно нарастали с возрастом у всех групп респондентов — однако между этими факторами не было обнаружено никакой корреляции. Другими словами, если отдельный подросток начинал проводить больше времени в соцсетях по сравнению со средними значениями в своей возрастной группе, это не означало, что риск депрессии и тревожного расстройства у него будет выше. Обратной связи (меньше времени в соцсетях — меньше симптомов психических расстройств) на индивидуальном уровне обнаружить также не удалось.


3. Помогают ли экологии те, кто выбирает каршеринг?

Что заставляет людей выбирать каршеринг и насколько это целесообразно с точки зрения осознанного потребления и природосберегающей экономики? Чтобы ответить на этот вопрос, ученые Гетеборгского университета (Швеция) и Туринского политехнического университета (Италия) провели серию онлайн-опросов. Результаты их работы опубликованы в журнале European Trasnport Research Review

В опросах участвовали 1519 пользователей каршеринга из 17 итальянских и трех шведских городов (их жители составили 96 процентов выборки, остальные 4 процента респондентов были из других городов Европы). Ссылку на опросы распространяли сами исследователи, а также две европейские каршеринг-компании. В качестве контрольной группы были привлечены 3695 респондентов, которые не пользовались сервисами краткосрочной/совместной аренды автомобиля. Вопросы касались частоты поездок, предпочтений в выборе транспорта, взглядов на экологию и политических воззрений.

Исследователи поделили респондентов на пять типов поведения, которые отличаются друг от друга частотой использования автомобиля или каршеринга, оценкой важности экологических проблем и политическими взглядами. Так, например, выяснилось, что опрошенные, которые не считают, что вопросы экологии важны, придерживаются правых или центристских взглядов. Они же чаще других пользуются личными автомобилями (Таких 18,7 процента пользователей каршерингом и 43,3 процента респондентов, которые каршерингом не пользуются). И напротив, обеспокоенные состоянием экологии, как правило, исповедуют левые и умеренно левые взгляды, пользуются каршерингом и общественном транспортом — или не пользуются, но настроены к таким сервисам позитивно (это 2 и 3 группы пользователей каршерингом и 81,3 процента от их общего числа, а также 56,7 процента респондентов, которые не пользуются этими сервисами).

Анализ поведения пяти типов позволил сделать вывод: каршеринг нельзя назвать природосберегающим сервисом. У респондентов, которые им пользуются, и тех, кто не пользуется, среднестатистическая частота автомобильных поездок одна и та же. Исключение — группа 3 (45 процентов респондентов-пользователей каршерингом), где машинами пользуются реже. Забота об экологии не является главной мотивацией у большинства из тех, кто выбирает каршеринг.


4. Влияет ли WiFi на интеллект? Спойлер: нет

Страхи перед радиоизлучением от телефонов, микроволновок и других электронных устройств широко распространены в обществе. Группа исследователей иранского университета в Ширазе и итальянского Университета Д’Аннунцио решила на практике убедиться, есть ли хоть какие-то основания так думать. Ученые поставили себе задачу проверить, влияют ли радиоволны беспроводных сетей WiFi на интеллектуальные способности. О том, что им удалось выяснить, рассказывает научная статья, опубликованная в журнале Radiation Protection Dosimetry.

Для этого они поставили эксперимент на 45 иранских студентах (13 мужчин и 32 женщины, средний возраст — 28 лет). Участники должны были выполнить три задания, в основе которых лежал тест Векслера на интеллектуальное развитие. Им предложили прочитать вслух ряд чисел, а после — повторить ряд в прямом и обратном порядке без «шпаргалки». Затем — решить 14 несложных арифметических примеров и пройти задание на быстроту реакции, а именно: кликать правой кнопкой мыши, когда на экране появится определенная фигура. Эксперимент состоял из двух сеансов по два часа каждый.

Все это время в центре экспериментального зала находился WiFi-роутер с частотой 2,45 ГГц и 15-сантиметровой антенной. В один из сеансов роутер раздавал сигнал, в другой был выключен. Респондентов посвятили в цель исследования, но не рассказали, когда роутер работал, а когда нет.

Исследователи пришли к выводу, что излучение WiFi никак не влияет на умственную деятельность: среднестатистические результаты тестов, которые приходили респонденты, практически не изменялись в зависимости от излучения.

Респонденты показали следующие результаты во время сеансов с неработающим и работающим WiFi соответственно: 0,307 и 0,305 (быстрота реакции в секундах), 10,24 и 10,08 (краткосрочная память в баллах), 10,42 и 11,13 (решение арифметических примеров в баллах). Никакой статистически значимой корреляции между работой сети WiFi и результатами теста не обнаружилось.


5. Какие государственные меры противодействия пандемии COVID-19 работают лучше?

Какую стратегию должно выбрать государство, чтобы сдержать распространение пандемии? Как быть, если данные о числе заболевших заведомо неполны и запаздывают? Чтобы ответить на эти вопросы, Франческо Каселла из Миланского политехнического университета решил использовать инструменты математического моделирования: системы дифференциальных уравнений, которые описывают динамику распространения коронавируса. Результат опубликован в журнале IEEE Control Systems Letters

Он оценил два основных варианта действий. Первый — подавление COVID-19 резким введением массовых карантинных и ограничительных мер после достижения определенного уровня подтвержденных случаев заболевания. Эту стратегию исследователь изучал на примере Китая и Франции. Второй подход — смягчение негативных эффектов путем постепенного введения ограничений, в зависимости от свежих данных по статистике заболевших. Источником такой статистики стали Италия и Великобритания.

В качестве основы Каселл использовал математическую модель SEIR. Она позволяет прогнозировать распространение инфекционных заболеваний со сравнительно долгим инкубационным периодом, во время которого человек не знает, что заболел, но уже заражает других. Подробно о ней можно прочитать в нашем материале «Зараза — гостья наша». К стандартному набору переменных SEIR — восприимчивые (Susceptible), контактные (Exposed), инфицированные (Infected), выздоровевшие (Recovered) — автор добавляет величину L — число людей, которые еще больны, но уже не разносят инфекцию. Например, находятся в больнице.

По мнению Каселлы, главная сложность для успешной борьбы с пандемией COVID-19 — это несоответствие известных/официально объявленных данных о заболевших реальному положению дел, а также временные задержки между моментом принятия административного решения о новых ограничениях и моментом, когда эти меры начнут действовать.

Чтобы учесть эти факторы, автор исследования вводит в свою систему переменную Nr(t) — число новых объявленных случаев COVID-19, на которое оказывает влияние общий показатель временной задержки, а также переменную Ar(t) — официально объявленное число людей с положительным тестом на вирус, о выздоровлении которых пока не известно), а также переменную Tr(t) — число официально объявленных положительных тестов на COVID-19.

Согласно анализу Каселлы, у первого, жесткого сценария с единовременным введением серьезных ограничений, больше шансов успешно затормозить распространение вируса. Главное — учесть коэффициент M, который означает соотношение пиковой величины подтвержденных случаев Ap и официально подтвержденных случаев Ar. Если M слишком большой (в итальянском сценарии, например, он достигал 8 единиц), это означает, что у властей нет достаточных данных, чтобы понимать реальные масштабы эпидемии. И в момент, когда будут введены резкие ограничения, система здравоохранения уже не сможет выдержать наплыва пациентов.



Игорь Крючков

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.