SCI Библиотека

Статья посвящена изучению роли столичного банковского рынка в кредитовании региональных торговых сделок на примере операций московского отделения Санкт-Петербургского международного коммерческого банка. Источником исследования является вексельная книга за 1900 г. из архива банка в Центральном государственном архиве г. Москвы. В этой книге записаны сделки по кредитованию клиентов, т. е. данные о векселях (долговых расписках) клиентов, купленных (учтенных) отделением банка. В центре внимания исследования находится географический аспект кредитования, потому что для каждого векселя есть данные о месте его выдачи и месте платежа по нему. Записи в вексельной книге позволяют учесть при анализе отраслевой состав клиентуры и связи крупнейших клиентов с банком и между собой. В работе используется технология реляционных баз данных, а также статистические и геоинформационные методы анализа. В результате, в исследовании показано, что торговые сделки заключались в кредит в вексельной форме в 242 населенных пунктах, а затем эти векселя попадали в Москву, где банк их покупал и тем самым давал возможность предпринимателям, фирмам и компаниям получить денежные средства раньше срока, обозначенного в векселе. В приоритете были крупные, ассоциированные с банком компании в нефтяной отрасли (добыча, переработка, транспортировка, торговля), а также в металлургии и машиностроении, однако средств московского денежного рынка хватало на значительно более широкий круг клиентов в разных отраслях торговли, промышленности и сферы услуг. В итоге Москва становилась точкой взаимодействия банка и клиентов, торговавших по всей стране.

В статье представлены результаты исследования ранее не изучавшейся истории землевладения в волостях г. Белая - важного региона на русско-литовском порубежье в XIV-XVII вв. Предмет исследования - география землевладения, включая его размещение, размеры, соотношение различных типов, освоенность территории. Источниками исследования стали переписные книги Бельского уезда второй половины XVII в. и актовый материал первой половины XVII в. - польского периода в истории Белой. Эти источники содержат информацию не только о землевладельцах данного периода, но и более раннего московского времени (вторая половина XVI - начало XVII в.). В работе по локализации топонимов источников XVII в. использовались картографические материалы Генерального межевания XVIII в. В исследовании применялись геоинформационные технологии. Разработанный в среде NEXTGIS геоинформационный проект позволил обработать большой объем историко-географической информации. Совмещение данных разновременных источников дало возможность впервые произвести ретроспективный анализ динамики землевладения на территории бельских волостей в XVI-XVII вв. Границы земельных дач позволили визуализировать пределы земельных владений XVI-XVII вв. Охарактеризована география дворцового и шляхетского землевладения. Сформированное из конфискованных земель, в основном, Витебского иезуитского коллегиума, дворцовое землевладение в Бельском уезде в 1650-х - 1670-х гг. немногим уступало по размерам шляхетскому и казачьему. Прослеживается преемственность ряда земельных владений в двух аспектах. Прежде всего, это преемственность границ землевладений русского дворянства второй половины XVI - начала XVII в. и меcтностей шляхты XVII в. В частности, владения Татевых, Травиных, Темиревых XVI в. сохранялись в своих пределах за шляхтой как в польский период, так и после закрепления Белой в составе Русского государства. Во-вторых, это преемственность владений шляхты первой и второй половины XVII в. Прослежена принадлежность одних и тех же владений представителям шляхетских фамилий: Поплонских, Рачинских и др. Преемственность географических пределов землевладения, вероятно, сопутствовала сохранению параметров освоенности территории. Существенным фактором сохранения архаики было наличие обширных лесных и водно-болотных угодий. Полученные данные существенно дополняют представления об исторической географии русского пограничья.

На западном борту Южного Каспия и Восточного Азербайджана литологические исследования акчагильских отложений проводились фрагментально, а фаунально-генетический анализ опорных и рабочих разрезов верхнего плиоцена вообще не проводились. Между тем проведенные фациально-генетические анализы на западном борту Южного Каспия имеют важное значение для генетических и палеогеографических построений, а также представляют большой интерес для уточнения и глубокого изучения истории геологического развития плиоцен-антропогенного этажа рассматриваемой территории.

Биогеохимический круговорот элементов, таких как кислород, углерод, азот, фосфор и др. является основным механизмом, обеспечивающим нормальное функционирование биосферы и поддержание жизни на Земле. Важную роль в биогеохимических циклах в природе играют литотрофные микроорганизмы, получающие необходимую энергию путем окисления неорганических веществ. К литотрофам относятся анаеробные сульфат-восстанавливающие бактерии (СВБ), входящие в состав микробиоценозов нефтяного пласта. Эти микроорганизмы способны окислять водород, восстанавливая сульфаты в сероводород. Одним из наиболее доступных и эффективных способов подавления жизнедеятельности СВБ является применение бактерицидов - химических веществ, вызывающих гибель микробной клетки. Ингибирующее действие некоторых бактерицидов связано с тем, что они создают неблагоприятные условия для развития микроорганизмов. В статье приводятся данные о химических соединениях, зарекомендовавших себя в качестве бактерицидов на нефтяных месторождениях. Правильный выбор бактерицидов для борьбы с СВБ зависит от того, насколько полно изучен весь комплекс факторов (экологических, микробиологических и технологических), влияющих на развитие микроорганизмов.

В данном исследовании представлен метод экологической оценки и зонирования территорий, прилегающих к промышленным предприятиям, оказывающим антропогенное воздействие на окружающую среду. Основой предложенного подхода является анализ природно-антропогенного фона почв, а также выделение санитарнозащитных и природно-защитных зон. В качестве ключевого показателя для определения границ природно-защитных зон используется состояние почв, отражающее совокупное воздействие антропогенных факторов на окружающую среду в фиксированный период времени. Определение таких зон базируется на нелинейной модели Гендугова и Глазунова, что позволяет учитывать пространственную изменчивость воздействия. На примере Среднеуральского медеплавильного завода показано, что природнозащитная зона, рассчитанная этим методом, имеет переменные границы, удаленные на 3,6-6,7 км от источника загрязнения. Значение природно-антропогенного фона почв для данной территории (по четырем тяжелым металлам: Cu, Pb, Cd, Zn) составило 68 мг/кг, что значительно превышает естественный фон, равный 20 мг/кг. Предельно допустимая концентрация этих металлов, не оказывающая негативного влияния на растительность (оцененного по данным спутников MODIS и Landsat 8), составила 101-106 мг/кг.

Предметом исследования является корпус детской литературы из собрания Минусинской общественной библиотеки конца XIX - начала XX века, состоящий из 121 произведения, написанных между 1719 и 1905 годами. Эти тексты представляют собой значимый источник для изучения формирования географического восприятия у жителей провинциального сибирского города через художественную литературу. Особое внимание уделено анализу географических названий (топонимов), встречающихся в текстах, с целью выявления их частоты и географического распределения. Это позволяет реконструировать картину мира, представленную в книгах того времени, и понять, как она воспринималась детской аудиторией, формируя их представление о странах, городах и культурных центрах. Работа направлена на изучение роли детской литературы как культурного инструмента, который отражает и формирует географические представления, а также на выявление методологических вызовов и ограничений при работе с историческими корпусами. Методологическая основа включает приведение дореформенных текстов к машиночитаемому виду с использованием инструментов оцифровки и геопарсинг для автоматического выявления географических сущностей. Для анализа применялась библиотека Spacy с последующей ручной проверкой и корректировкой данных. Результаты исследования включают выявление 668 городов и 97 стран, представленных в текстах, а также построение картографической визуализации частотного распределения упоминаний. Анализ выявил неравномерность распределения географических наименований в различных текстах, где преобладают упоминания России, Польши и Англии среди стран, а Киева, Москвы и Санкт-Петербурга среди городов. Область применения результатов включает исследования в области цифровых гуманитарных наук, библиотековедения и историко-культурных исследований. Новизна же работы заключается в использовании современных методов геопарсинга для обработки русскоязычных текстов дореформенной орфографии и в анализе ранее не изученного корпуса литературы Минусинской библиотеки. Выводы подчеркивают значимость картирования текстов для понимания формирования географического восприятия и необходимость дальнейшего развития инструментов NER для сложных корпусов. Несмотря на ограничения, исследование вносит вклад в развитие методов NLP для исторических текстов.

В статье рассматриваются перспективы использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) для создания и развития цифровой архивной среды, а также их влияние на оптимизацию, автоматизацию процессов работы с архивными данными. Основной целью работы является анализ современных цифровых решений, направленных на улучшение процессов хранения, поиска и обработки архивных документов (в том числе рукописных, поврежденных, многоязычных). В работе исследуются ключевые технологии, применяемые в цифровых архивах, включая интеллектуальное сканирование, обработку естественного языка (NLP), компьютерное зрение, машинное обучение и методы интеллектуального поиска. Особое внимание уделяется проблемам утраты архивных материалов, необходимости их восстановления, обеспечения безопасности и доступности данных, что особенно актуально в условиях нестабильной политической ситуации и ограниченных ресурсов для новых территорий. Исследование основано на системном анализе современных информационных технологий и их применении в архивном деле. В работе используются методы сравнительного анализа, классификации и прогнозирования, что позволяет определить ключевые направления внедрения ИИ в архивную сферу. Новизна работы заключается в комплексном подходе к анализу применения ИИ в архивной сфере, выявлении проблемных аспектов цифровизации архивов и предложении по автоматизации процессов хранения, обработки и поиска архивных данных. Сделан вывод о том, что технологии искусственного интеллекта способны значительно повысить эффективность работы архивов, обеспечивая ускоренную обработку документов, интеллектуальную классификацию, защиту данных и удобный доступ к информации. Кроме того, подчеркивается необходимость разработки новых алгоритмов на основе машинного обучения, которые позволят улучшить распознавание рукописных текстов, обработку поврежденных документов и многоязычных архивных материалов. Внедрение таких технологий становится важной частью стратегии цифровой трансформации архивного дела и играет ключевую роль в сохранении исторического наследия.

Предметом исследования являются статьи официального печатного органа российского Министерства финансов - журнала “Вестник финансов, промышленности и торговли” - за 1917 г. Бесспорно, этот год был поворотным в отечественной истории. В связи с этим важно использовать новые подходы для раскрытия информационного потенциала во многом уникального источника, содержащего ценные сведения об экономике страны (причём не только о тех сферах, которые вынесены в название журнала, но и, например, о налоговой и таможенной политике, а также о подготовке ряда реформ, включая аграрную). Кроме того, необходимо учитывать, что в рассматриваемый период журнал издавался на фоне продолжавшейся Первой мировой войны, и соответствующая проблематика также нашла отражение на его страницах. Методически статья базируется на компьютеризованном контент-анализе. Основной фокус - инструменты искусственного интеллекта в составе специализированного программного обеспечения MAXQDA. Новизна исследования заключается в том, что впервые протестированы возможности модуля искусственного интеллекта AI Assist и его новейшего компонента, MAXQDA Tailwind, находящегося на момент печати статьи в стадии бета-версии. Автор по приглашению разработчиков получил ранний доступ ко всем функциям продукта, отправил обратную связь по итогам работы. Международная виртуальная конференция пользователей MAXQDA (MAXDAYS 2025), на которой будет представлен функционал MAXQDA Tailwind, пройдёт 18-19 марта этого года. Таким образом, читатели смогут ознакомиться с ним ещё до официального релиза. В статье доказано, что искусственный интеллект ни в коем случае не заменяет учёного-историка, но может помочь ему углубить и сделать более комплексным анализ исторических источников.

В представленной работе объектом исследования являются «Записки декабриста И. И. Горбачевского» - яркий образец декабристской мемуаристики, несущий отпечаток исторического самосознания участников движения. Данный источник предлагает ценные сведения о перипетиях взаимоотношений между участниками таких декабристских организаций, как Общество соединенных славян и Южное общество, содержит взгляд изнутри на ход и причины поражения восстания Черниговского полка, предоставляет фактологический материал о судьбе заговорщиков после суда над ними и отправки в Сибирь. Вместе с тем, начавшись еще в советской историографии, по сей день остается до конца не завершенным спор об авторстве этих “Записок”: фигура декабриста Горбачевского в качестве автора рядом исследователей считается чисто номинальной. Вполне очевидно при этом, что личность автора определяет специфику изложенных в “Записках” суждений и привносит в изложение неизбежный субъективный налет, а потому должна приниматься во внимание при работе с источником. Предметом исследования в представленной работе, таким образом, является не разрешенный до сих пор вопрос об авторстве «Записок». Авторами предложено решение задачи определения авторства «Записок декабриста И. И. Горбачевского» при помощи методов машинного обучения. В качестве возможных авторов рассмотрен сам И. И. Горбачевский, а также декабрист П. И. Борисов. Новизна исследования заключается в том, что для определения авторства «Записок» были применены методы машинного обучения. Авторы обучили четыре типа моделей для предсказания авторства каждого из предложений «Записок». В результате большинство предложений «Записок» были оценены, как написанные Горбачевским. Наибольший процент предложений, 69.2 %, был отнесён к Горбачевскому моделью Count Vectorizer + SVC. Точность всех моделей в среднем превышала 80 %, а у основанных на кодировании при помощи BERT в среднем была близка к 90 %. Основным выводом работы, таким образом, можно считать, что «Записки» более вероятно были написаны И. И. Горбачевским, чем П. И. Борисовым. Примененные в рамках представленного исследования методы дают еще один аргумент в пользу этой версии. Код и датасет доступны по ссылке: https://github. com/WLatonov/Gorbachevskiy_notes.

Статья посвящена дискуссионной проблеме применения искусственного интеллекта в исторических исследованиях. Во введении кратко рассматривается история возникновения «искусственного интеллекта» (ИИ) как направления в информатике, эволюция этого определения и взглядов на области применения ИИ; анализируется место методов искусственного интеллекта на разных этапах конкретно-исторических исследований. В основной части статьи на основе анализа историографических источников и собственного опыта участия в зарубежных проектах автор анализирует практику реализации проектов распознавания рукописного текста с помощью различных информационных технологий и методов ИИ, в частности, описываются и обосновываются требования к созданию электронных копий распознаваемых источников, необходимость учета фактуры носителей информации, писчих материалов, техники и технологии создания текста; разновидности и способы создания палеографических, кодикологических, дипломатических наборов данных, историко-лексикологических словарей, возможности использования больших языковых моделей и т. п. В качестве методологической основы автор использовал системный подход, историко-сравнительный, историко-хронологический и описательный методы, а также анализ историографических источников. Учитывая то, что в российской исторической науке применение технологий и методов искусственного интеллекта является довольно редким явлением, анализ опыта осуществления подобных зарубежных проектов весьма актуален, так же как и характеристика профильных научных ассоциаций, научных и научно-вспомогательных ресурсов (порталов и сайтов с наборами данных и исследовательским инструментарием), размещенных в сети Интернет, и сборников научных трудов по изучаемой проблематике, неизвестных в России, о которых идет в речь в статье. В заключение делается вывод перспективности применения технологий искусственного интеллекта не только в качестве вспомогательного инструментария, но и как исследовательских методов, помогающих в установлении авторства исторических источников, уточнении их датировки, выявления подделок и т. п., а также в создании новых видов научно-справочных поисковых систем архивов и библиотек. Вместе с тем, использование технологий искусственного интеллекта отличается большой затратностью и капиталоемкостью, что является серьезным препятствием для широкого внедрения данных технологий в практику исторических исследований.