Экологический профиль библиографического ландшафта Донбасса. Часть 2

Во второй части работы представлены результаты анализа библиографического ландшафта профильной литературы по экологии в Донецкой Народной Республике (до 2014 г. – Донецкой области). Обработаны библиографические сведения с 2000 по 2024 г. Целевая задача публикации состоит в обобщении накопленного библиографического пула данных на основе статистического подхода, заключающегося в полноценном соотнесении каждой публикации с несколькими тематическими рубриками. Процедура оправдала свою состоятельность, поскольку содержание одного опубликованного источника информации зачастую позволяет решать одновременно несколько экологических задач или рассматривать в одной верифицированной публикации больше одного профильного вопроса. С помощью корреляционного анализа и метода главных компонент впервые было исследовано распределение количества публикаций по рубрикам на протяжении временного периода в 25 лет. Построены тепловая карта библиографического ландшафта, тепловая карта попарных корреляций профилей рубрик и дендрограмма их иерархической кластеризации, гистограммы эмпирического распределения и графики плотности сглаженного распределения для значений одного признака (количества публикаций в одной рубрике за год). Указанные представления дали возможность обнаружить и наглядно продемонстрировать заслуживающие внимания свойства отдельных рубрик и лет в рамках имеющегося набора данных, что в свою очередь позволило выдвинуть гипотезы о наличии определенных закономерностей, касающихся характера экологических публикаций за анализируемый период. Сформулировано основное предположение о том, что тематика исследований и соответственно публикуемых в определенные периоды работ по экологии является отражением социальных запросов перед учеными разных сфер занятости, целенаправленно решающих задачи диагностики, квантификации, моделирования, мониторинга, контроля и обсуждения экологически значимых вопросов для Донбасса. Анализируемые количественные сведения (и последующее изучение их содержания) о публикациях по состоянию среды в промышленном регионе также являются объектом дидактического обеспечения учебного процесса при подготовке студентов по направлению «Экология и природопользование».

1. Букалов А. В. О начале нового этапа биологической эволюции человека как вида Homo sapiens sapiens // Соционика, ментология и психология личности. 2000. № 4. С. 70–71. EDN WJIOGF.

2. Спицын В. А., Спицына Н. Х. Проблема хронологической периодизации в эволюции Homo sapiens sapiens и концепция комплексных исследований в генетике человека // Вестник Московского университета. Серия 23: Антропология. 2016. № 2. С. 98–114. EDN WXFDDD.

3. Gao Ya., Liu S., Yang Lu. Artificial intelligence and innovation capability: A dynamic capabilities perspective // International Review of Economics & Finance. 2025. Vol. 98. P. 103923. DOI: 10.1016/j.iref.2025.103923. EDN OEUCPZ.

4. Шмаркова Л. И., Киселева Н. А., Плотко И. С. Ориентиры и проблемы внедрения инновационных разработок на основе технологий искусственного интеллекта // Экономическая среда. 2025. Т. 14, № 1. С. 24–35. DOI: 10.22394/ee251.24-35. EDN AKNVMZ.

5. Harnessing Artificial Intelligence for Enhanced Environmental Sustainability in China's Banking Sector: A Mixed-Methods Approach / Siddik A. B., Yong Li., Du A. M. еt al. // British Journal of Management. 2025. DOI: 10.1111/1467-8551.12901. EDN SOLTWN.

6. Bartelt C., Röser A. M. Artificial intelligence as a catalyst for sustainable business innovation: Perspectives from finance and marketing // Gazdaság és Társadalom. 2024. Vol. 17, No. 2. P. 37–65. DOI: 10.21637/gt.2024.2.02. EDN POTGBL.

7. Клычова Г. С., Фассахов Б. И. Применение технологий искусственного интеллекта и анализа больших данных в агропромышленном комплексе // Экономический анализ: теория и практика. 2025. Т. 24, № 7. С. 57–70. DOI: 10.24891/sbltzs. EDN SBLTZS.

8. Pramanik P., Jana R. K. A consumer acceptance model in the artificial intelligence era // Management Decision. 2025. DOI: 10.1108/md-03-2024-0574. EDN YMGBOS.

9. Anayat Sh., Rasool G. Artificial intelligence marketing (AIM): connecting-the-dots using bibliometrics // Journal of Marketing Theory & Practice. 2024. Vol. 32, No. 1. P. 114–135. DOI: 10.1080/10696679.2022.2103435. EDN VCEHQD.

10. Kumar S., Srivastava M., Sivaramakrishnan S. Getting the scoop on native advertising – a bibliometric and TCCM-based review // Marketing Intelligence & Planning. 2025. DOI: 10.1108/mip-04-2024-0291. EDN NJOOFD.

11. Fehrmann R. Implementing Augmented Reality Models in the Classroom Environment Using Merge Cubes: A Quantitative Study of the Effects on Students’ Cognitive Load and Motivation // Education Sciences. 2025. Vol. 15, No. 4. P. 414. DOI: 10.3390/educsci15040414. EDN VKEDGE.

12. Lampropoulos G. Intelligent Virtual Reality and Augmented Reality Technologies: An Overview // Future Internet. 2025. Vol. 17, No. 2. P. 58. DOI: 10.3390/fi17020058. EDN GPCOLN.

13. Козлов А. И. Концепция адаптивных типов в современных исследованиях экологии человека // Вестник Московского университета. Серия 23: Антропология. 2024. № 4. С. 81–89. DOI: 10.55959/MSU2074-8132-24-4-5. EDN JKPICM.

14. Гончарова К. С., Загорная Т. О., Коломыцева А. О. Моделирование сценариев адаптации региональных социоэколого-экономических систем к глобальным изменениям климата // Journal of Applied Economic Research. 2023. Т. 22, № 4. С. 1006–1033. DOI: 10.15826/vestnik.2023.22.4.039. EDN ATFYHX.

15. Taxus baccata L. under changing climate conditions in the steppe zone of the East European Plain / Kornienko V., Shkirenko A., Reuckaya V. et al. // Plants. 2025. Vol. 14, No. 13. DOI: 10.3390/plants14131970. EDN UTZUUC.

16. Assessment of surface water quality in the Krynka river basin using fluorescence spectroscopy methods / Chufitskiy S., Romanchuk S., Meskhi B. et al. // Plants. 2025. Vol. 4, No. 13. DOI: 10.3390/plants14132014. EDN RNRTRH.

17. Safonov A. I. A review of phytological assessment of anthropogenic ecotopes in Donbass: a review // Theoretical and Applied Ecology. 2025. No. 2. P. 16–29. DOI: 10.25750/19954301-2025-2-016-029. EDN YOFKTG.

18. Safonov A. Assessing landscape disturbance in Donbass using phytomonitoring data // BIO Web Conf. AEEA2024. 2024. Vol. 126. P. 1031. DOI: 10.1051/bioconf/202412601031. EDN VVPFDR.

19. Сафонов А. И. Экологический фитомониторинг антропогенных трансформаций. Донецк : Издательский дом «ЭДИТ», 2024. 289 с. ISBN 978-5-605-24266-6. EDN QVJSQE.

20. Алемасова А. С., Сафонов А. И. Тяжелые металлы в фитосубстратах – индикаторы антропогенного загрязнения воздуха в промышленном регионе // Лесной вестник. Forestry Bulletin. 2022. Т. 26, № 6. С. 5–13. DOI: 10.18698/2542-1468-2022-6-5-13. EDN XRXDNV.

21. Mirnenko E. Ecological monitoring of water bodies : Bioindication, microalgae biodiversity indices // E3S Web of Conferences. 2024. Vol. 555. P. 02008. DOI: 10.1051/e3sconf/202455502008. EDN ECGECV.

22. Phytomonitoring in Donbass for identifying new geochemical anomalies / Zinicovscaia I. I., Safonov A. I., Yushin N. S. et al. // Russian Journal of General Chemistry. 2024. Vol. 94, No. 13. P. 3472–3482. DOI: 10.1134/S1070363224130048. EDN QXJUMP.

23. Using moss Ceratodon purpureus (Hedw.) Brid for assessing the technogenic pollution (Ni, Zn, Mn, Al, Se, Cs, La, and Sm) of transformed ecotopes of Donbass / Zinicovscaia I. I., Vergel K. N., Safonov A. I. // Ecosystem Transformation. Vol. 6, No. 3. P. 22–38. DOI: 10.23859/estr-220726. EDN GHVAZY.

24. Влияние новых антропогенных факторов на состояние древесных растений города Донецка / Корниенко В. О., Кишкань Р. В., Яицкий А. С., Шкиренко А. О. // Самарский научный вестник. 2024. Т. 13, № 4. С. 26–32. DOI: 10.55355/snv2024134104. EDN BXIKNX.

25. Silvicultural and ecological characteristics of Populus bolleana Lauche as a key introduced species in the urban dendroflora of industrial cities / Kornienko V., Reuckaya V., Shkirenko A. // Plants. 2025. Vol. 14, No. 13. DOI: 10.3390/plants14132052. EDN DRDBQF.

26. Kharchenko N. N., Kalaev V. N., Kornienko V. O. Mechanical resistance of Quercus robur L. at the environmental boundary of the species distribution in the steppe // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2021. P. 12049. DOI: 10.1088/17551315/875/1/012049. EDN HNQTEI.

27. Корниенко В. О. Ретроспективный анализ антропогенного загрязнения города Донецка. Вибрационно-акустическое зашумление // Вестник Донецкого национального университета. Серия А: Естественные науки. 2024. № 1. С. 93–100. DOI: 10.5281/zenodo.12532574. EDN TSWEOI.

28. Nespirnyi V., Safonov A. The importance of principal component analysis for environmental biodiagnostics of Donbass // E3S Web of Conferences. 2024. Vol. 555. P. 01007. DOI: 10.1051/e3sconf/202455501007. EDN EQEGDI.

29. Авраимова Т. В., Сафонов А. И. Экологические разработки в Донбассе: библиографический учет и популяризация научных исследований // Научные и технические библиотеки. 2023. № 3. С. 30–42. DOI: 10.33186/1027-3689-2023-3-30-42. EDN BLUFHQ.

30. Safonov A. Indicator plants of anthropogenic disturbances: Scientific approach, educational technologies // E3S Web of Conferences. ITSE-2023. 2023. P. 01031. DOI: 10.1051/e3sconf/202343101031. EDN LSLNVJ.

31. Safonov A. Changes in plant CSR strategies under new anthropogenic transformations // E3S Web of Conferences. 2025. Vol. 614. P. 04022. DOI: 10.1051/e3sconf/202561404022. EDN SCXINB.

32. Гуськов А. Е., Шрайберг Я. Л. Вызовы для развития наукометрических исследований // Научные и технические библиотеки. 2023. № 2. С. 37–58. DOI: 10.33186/1027-36892023-2-37-58. EDN ORAHZR.

33. Бычкова Е. Ф., Климова М. А. Зеленые библиотеки в электронном пространстве: концептуализация понятий и направления исследований. (Часть 2. Практика) // Научные и технические библиотеки. 2025. № 1. С. 79–97. DOI: 10.33186/1027-3689-2025-1-79-97. EDN PDUNNL.

34. Наукометрический анализ научного сотрудничества в регионах Сибирского федерального округа / Гуськов А. Е., Ермаков А. А., Малышева А. В., Селиванова И. В. // Научные и технические библиотеки. 2025. № 3. С. 83–110. DOI: 10.33186/1027-36892025-3-83-110. EDN PHDMIS.

35. Morphogenetic abnormalities of bryobionts in geochemically contrasting conditions of Donbass / Safonov A. I., Alemasova A. S., Zinicovscaia I. I. et al. // Geochemistry International. 2023. Vol. 61, No. 10. P. 1036–1047. DOI: 10.1134/s0016702923100117. EDN FICFYS.

36. Neutron activation analysis of rare earth elements (Sc, La, Ce, Nd, Sm, Eu, Tb, Dy, Yb) in the diagnosis of ecosystems of Donbass / Zinicovscaia I., Safonov A., Kravtsova A. et al. // Physics of Particles and Nuclei Letters. 2024. Vol. 21, No. 2. P. 186–200. DOI: 10.1134/S1547477124020158. EDN XTYWUI.

37. Mirnenko E. I. Content composition and dynamics of photosynthetic pigments in the reservoirs of the Kalmius River of the Donetsk People's Republic // Moscow University Biological Sciences Bulletin. 2024. Vol. 79, No. 4. P. 267–273. DOI: 10.3103/S009639252560022X. EDN WWYSHX.

38. Епринцев С. А., Шекоян С. В. Геоинформационный анализ качества окружающей среды городских территорий Центральной России // Наука Юга России. 2025. Т. 21, № 2. С. 47–56. DOI: 10.7868/S25000640250208. EDN PIGZHB.

39. Мониторинг атмосферного воздуха в районе предприятий по утилизации опасных промышленных отходов / Ашихмина Т. Я., Кантор Г. Я., Тимонов А. С. и др. // Теоретическая и прикладная экология. 2023. № 1. С. 38–46. DOI: 10.25750/1995-4301-2023-1-038-046. EDN KZUNTF.

40. Remote monitoring of factors determining the environmental safety of urban areas / Yeprintsev S., Kurolap S., Klepikov O., Vinogradov P. // E3S Web of Conferences. Vol. 389. EDP Sciences, 2023. P. 03030. DOI: 10.1051/e3sconf/202338903030. EDN WPFKSG.

41. Биоремедиация техногенно деградированных земель после завершения специальной военной операции на территории новых субъектов Российской Федерации / Ашихмина Т. Я., Домрачева Л. И., Погорельский И. П. // Теоретическая и прикладная экология. 2023. № 2. С. 209–217. DOI: 10.25750/1995-4301-2023-2-209-217. EDN HABFSM.

42. Епринцев С. А., Шекоян С. В., Виноградов П. М. Оценка неблагоприятных факторов окружающей среды урбанизированных территорий Центральной России // Региональные геосистемы. 2025. Т. 49, № 1. С. 157–168. DOI: 10.52575/2712-7443-2025-49-1-157-168. EDN PZMABQ.

43. Guo S., Zhang J., Halabi S. Joint Modelling of Longitudinal Measurements and Time-toEvent Outcomes With a Cure Fraction Using Functional Principal Component Analysis // Statistics in Medicine. 2024. Vol. 43, No. 30. P. 6059–6072. DOI: 10.1002/sim.10289. EDN YKONUC.

44. Longitudinal Viral Load Clustering for People With HIV Using Functional Principal Component Analysis / Ma Yu., Yang X., Xiao J. // AIDS Research and Treatment. 2025. Vol. 2025, No. 1. P. 10.1155/arat/5890464. DOI: 10.1155/arat/5890464. EDN LAKAOQ.

45. Thomson T.J., Joan Hu X., Nosyk B. Evaluating effects of various exposures on mortality risk of opioid use disorders with linked administrative databases // Statistics in Biosciences. 2023. DOI: 10.1007/s12561-023-09407-4. EDN MQNVEQ.

46. Estimation and model misspecification for recurrent event data with covariates under measurement errors / Alahakoon R., Zamba G. K. D., Wen X. M., Adekpedjou A. // Mathematics. 2025. Vol. 13, No. 1. P. 113. DOI: 10.3390/math13010113. EDN AZCYWO.

47. Variance Reduction and Measurement Errors in Estimating Lactation Milk Yields Using Best Prediction: An Analytical Review / Wu X. L., van Raden P. M., Cole J., Norman H. D. et al. // JDS Communications. 2024. DOI: 10.3168/jdsc.2024-0622. EDN ODHLQC.

48. Huang Y., Follmann D. Exposure proximal immune correlates analysis // Biostatistics. 2024. DOI: 10.1093/biostatistics/kxae031. EDN YWGVGG.

49. Liquet B., Moka S., Muller S. Best Subset Solution Path for Linear Dimension Reduction Models Using Continuous Optimization // Biometrical Journal. 2025. Vol. 67, No. 1. DOI: 10.1002/bimj.70015. EDN PDVCQJ.

50. Research on coupling coordination degree of digital finance and economic resilience in the Yangtze River Economic Belt / Tang D., Zhao Z., Li J., Boamah V. // Natural Hazards. 2024. DOI: 10.1007/s11069-024-06776-x. EDN PPBRVB.

51. Werner T. Trimming stability selection increases variable selection robustness // Machine Learning. 2023. Vol. 112, No. 12. P. 4995 –5055. DOI: 10.1007/s10994-023-06384-z. EDN AWTBVC.

52. Кочетова Э. С., Украинцев О. Ю. Некоторые аспекты правового регулирования учета научных публикаций в Российской Федерации // Успехи в химии и химической технологии. 2022. Т. 36, № 5 (254). С. 95–97. EDN CMZPJF.

53. Путило Н. В., Шуплецова Ю. И. Правовое регулирование научной деятельности в Российской Федерации: общие тенденции через призму частных проблем // Управление наукой: теория и практика. 2019. Т. 1, № 1. С. 96–109. DOI: 10.19181/smtp.2019.1.1.3. EDN VYHICH.

54. Корякина З. И. Правовое регулирование субъектов – физических лиц в научной и (или) научно-технической деятельности (часть вторая) // Вестник Северо-восточного федерального университета им. М. К. Аммосова. Сер. История. Политология. Право. 2024. № 4 (36). С. 41–47. DOI: 10.25587/2587-5612-2024-4-41-47. EDN HSGQQF.

55. Кирилловых А. А. Стратегия научно-технологического развития как новая парадигма социально-экономической модернизации России в условиях глобальных вызовов // Управление наукой: теория и практика. 2024. Т. 6, № 3. С. 33–43. DOI: 10.19181/smtp.2024.6.3.3. EDN EGMTNE. References