@sciarticlechannel
SciArticle
Telegram channel @sciarticlechannel: 9.4K subscribers, 1.6K views per post, score 52
52CAhead of 5 in 10 channels in its category
Category midrange 42–60This channel 52
- 9.4K
- Subscribers
- 1.6K
- Median views over 30 days
- 17.3%
- Views / subscribers over 30 days
- 17
- Posts over 30 days
Data as of October 1, 2026
About working with scientific literature: gathering an evidence base on a topic, comparing how a research field shifts between two periods, and borrowing methods from other disciplines for new experiments. Walkthroughs of an AI research tool are rounded out with weekly science news digests.
catalog description About the channel, by its author
Продуктовый канал стартапа SciArticle. Разрабатываем ИИ продукты для поиска и анализа информации, делимся новостями и успехами.
Common questions
- How many subscribers?
- Subscribers: 9.4K. Median views per post: 1.6K. Views per subscriber: 17.3%. Measured on October 1, 2026.
- How often are posts published?
- Posts in the last 30 days: 17 — that is almost every day. Measured on October 1, 2026.
- Does this channel have a Telegram tick?
- No Telegram tick.
- Who runs this channel page in the catalog?
- Nobody yet. If this is your channel, claim the page: you will be able to reply to reviews and see its stats.
Is this your channel?
Claim it — accurate metrics, replies to reviews as the channel, and an owner badge on the page.
Verify ownershipTakes a minute: a post with a code, or the bot as an admin
Your page on tg.place
Know the owner?
Forward them this message — they can verify their rights and collect what has piled up: page statistics and replies to reviews.
9,3709,267
Oct 19,364−1 in a day
Hover the chart or swipe it — we show the day.
| What it is made of | |
|---|---|
| Engagement | 6.5 of 30 |
| Growth quality | 15.8 of 20 |
| Reactions and forwards | 6.3 of 15 |
| Consistency | 11.4 of 12 |
| Trust | 4.5 of 8 |
| Reviews | not enough datano reviews yet |
Score 52 — from 5 of 6 signals: the rest are not measured yet. Methodology
Latest posts
Posts are in Russian — that is what the channel publishes.
- 🏭 Не упускайте технологии, которые уже развивают конкуренты Перспективные решения для пилотирования легко заметить слишком поздно. Командный доступ к scid.ai превращает поиск технологий в регулярный процесс с общей доказательной базой. Команда получает: 🧭 радар направлений, организаций и технологий по TRL; 💡 единый реестр гипотез с функцией, классом решения и показателями; 📊 сравнение результатов и ограничений по научным источникам; 📬 дайджесты новых публикаций по выбранным направлениям; 📑 материалы для экспертного обсуждения и презентации. Начните с одного технологического направления. Покажем scid.ai на задачах вашей отрасли и поможем собрать основу для мониторинга конкурентов и формирования технологических гипотез. scid.ai
- 🧪 Один R&D-проект — общий контекст для всей команды Когда источники, файлы и выводы остаются в личных папках и переписках, новый участник тратит время на восстановление контекста. В scid.ai вопрос, публикации, собственные материалы, анализ и итоговый документ сохраняются вместе. Команда может: 🤝 передать проект коллеге вместе с источниками и логикой выводов; 📚 продолжить обзор или отчёт на общей доказательной базе; 🔎 сопоставить выводы с публикациями и уточнить их под свою задачу; 📑 подготовить отчёт, презентацию или технологическую гипотезу из собранного материала. scid.ai
- 📊 Превратить результаты из Excel в публикацию Результаты исследования часто остаются в Excel: показатели рассчитаны, таблицы собраны, но коллегам трудно понять, как получены выводы и что за ними стоит. В scid.ai можно перенести ключевые результаты в документ и собрать из них связный материал. Сначала перенесите нужный Excel файл в рабочее пространство или начните чат с документом, затем добавьте контекст в чате: что измеряли, каким методом получили данные и что означают показатели. В публикации важно показать: 📊 основные результаты и сравнения из таблицы; 🔎 как интерпретировать цифры; ⚠️ ограничения данных и выводов; 📚 источники, на которые опирается текст. Когда структура готова, проверьте формулировки и опубликуйте материал. Получится отдельная страница со ссылкой, которую можно отправить коллегам для обсуждения. scid.ai
- Инструменты для исследовательской работы Поделились опытом, какие инструменты можно использовать на разных этапах исследовательской работы — от поиска научных источников и работы с библиографией до анализа материалов с помощью ИИ. Разобрали Google Scholar, Zotero, Claude и другие сервисы, а также показали, что из этого процесса уже можно делать в scid.ai. Подробнее — в статье
- 📚 Настроить библиографию прямо в рукописи Текст уже собран, но список литературы нужно привести к требованиям работы. В scid.ai настройки библиографии доступны прямо в редакторе. Откройте scid.ai и выберите режим «Редактор». Вставьте готовый текст или проведите исследование с нуля. Вы можете добавить в текст ссылки на источники из проекта, избранного или групп, а также найти нужную статью по DOI. При этом список литературы обновляется автоматически. На панели «Список литературы» можно: 🔢 выбрать порядок записей — по порядку упоминания или по алфавиту; 📝 выбрать стиль оформления — APA или ГОСТ; ✏️ отредактировать отдельные записи вручную. Это помогает привести список литературы к нужному виду в той же среде, где подготовлен текст. scid.ai
- Хочешь изучать Data Science, но не знаешь, с чего начать? Поиск материалов легко превращается в отдельную науку. Мы собрали всё для изучения Data Science и машинного обучения в одном канале - чтобы больше времени оставалось на само обучение. 👉 Data Science | Machine Learning
- 🧩 Переписать один абзац с помощью ИИ Мысль верная, но абзац слишком длинный? Задайте ИИ правку именно для этого фрагмента. Откройте scid.ai и выберите режим «Редактор». Вставьте текст или проведите исследование с нуля. 1️⃣ Выделите фрагмент текста. 2️⃣ Нажмите «Правка (ИИ)». 3️⃣ В поле «Как изменить?» напишите, что нужно исправить. 4️⃣ Нажмите «Сгенерировать» и проверьте результат. Например: «Сделай короче и в научном стиле, сохрани смысл и ссылки». Так можно доработать аннотацию, описание метода или вывод. После правки сверьте формулировку с исходным текстом и сохраните изменения. scid.ai
- 🎨 Создать иллюстрацию по смыслу фрагмента В обзоре описан объект или процесс, который читателю легче понять с изображением. В scid.ai иллюстрацию можно создать прямо при работе над рукописью. Откройте scid.ai и выберите режим «Редактор». Вставьте свой текст,или проведите исследование с нуля. В редакторе выделите абзац и нажмите кнопку «ИИ-иллюстрация». Перед генерацией сформулируйте: 🎯 какую мысль должна объяснять картинка; 🔎 какие объекты и детали нужно показать; 🎨 какой стиль подходит материалу; 🖼 какой формат нужен для размещения в тексте. Так можно проиллюстрировать блок-схему, превратить таблицу в диаграмму, показать реалистичные объекты исследования. scid.ai
- 🆕 От исследования — к рукописи с картинками и презентации В обновлённом scid.ai можно не только разобраться в теме, но и подготовить материал для работы и выступления. Что доступно: ✏️ Редактор рукописи: меняйте текст, оформляйте абзацы, добавляйте таблицы и формулы прямо в документе. 🧩 ИИ-правка выделенного фрагмента: опишите, что нужно изменить в конкретном месте. 🎨 Изображения в рукописи: создавайте иллюстрации в разных форматах, меняйте их расположение и перегенерируйте при необходимости. 📚 Настройка списка литературы: выбирайте стиль и порядок записей. 🖼 Презентации с картинками в разных стилях: создавайте слайды из обзора и скачивайте редактируемый PPTX. 🔎 Справки с глубоким исследованием по интернет-источникам. Подготовьте содержание, внесите правки и переходите к слайдам в том же исследовании. scid.ai
- 5 проверок данных перед анализом: что исследователю стоит позаимствовать у дата-инженера? Дата-инженер (DE) по умолчанию не доверяет данным: источник изучают в начале работы с ним, а таблица попадает в отчёт только после тестов. У исследователя данные приходят от прибора, анкет, соавтора или репозитория, и многие проблемы качества повторяются. Пять проверок до детального анализа: 1. типы данных 2. количество строк 3. ключи и дубли 4. пропуски 5. допустимые значения и распределения 🔸 1. типы: данные прочитались так же, как лежат в источнике Excel, pandas и R при чтении файла угадывают тип каждой колонки, и не всегда удачно. Известный случай из биоинформатики: Excel превращает название гена SEPT2 в дату 2-Sep. Ошибка встречалась так часто, что HGNC переименовал 27 генов человека, чтобы их названия не совпадали с датами. Что делать: • при чтении указывайте типы: dtype в pandas, col_types в readr • ID и коды читайте как строки, иначе пропадут ведущие нули (007 → 7) • проверьте десятичный разделитель и формат дат: 03.04 это 3 апреля или 4 марта? 🔸 2. объём: сколько строк пришло и сколько осталось В пайплайнах считают количество строк на входе и выходе каждого шага и сверяют с источником. Так, из-за лимита в 65 536 строк в старом формате .xls часть тестов на COVID однажды молча отрезалась при выгрузке, и тысячи случаев не передали контактным трекерам вовремя. Что делать: • выпишите из протокола, сколько должно быть участников, образцов, измерений • сверяйте это число после загрузки, каждого фильтра и каждого merge • записывайте, сколько строк отброшено на каждом шаге и почему 🔸 3. ключи: одна строка, один участник Перед работой с таблицей стоит понять её гранулярность: что описывает одна строка, участника, визит или замер. От этого зависит ключ уникальности строки и то, как таблицы соединяются между собой. DE после каждого джоина проверяют количество строк и заполненность по ключевым полям, иначе можно наплодить дублей: у части людей несколько замеров, строк после соединения станет больше, чем участников, и расчёт по участникам даёт больший вес тем, у кого замеров больше. Что делать: • проверьте до merge, что ID уникален в каждой таблице • укажите ожидаемую связь прямо в merge: validate="one_to_one" в pandas, relationship = "one-to-one" в dplyr • ищите и полные, и неполные дубли, где совпадает только ключ 🔸 4. пропуски: NA бывает в десятке обличий Классика у DE: select distinct по новому полю показывает '123', '456', 'None', '789'. Числа хранятся как текст, а вместо null строка None. В исследовательских данных вариантов больше: пустая строка, n/a, дефис, #N/A из Excel и коды-заглушки вроде 99 или -999. Текстовые заглушки обычно ломают расчёт сразу. Числовые опаснее: 999 в шкале от 0 до 100 спокойно участвует в среднем и в регрессии, и даже указанный в описании датасета код пропуска большинство пропускает. Что делать: • замените все коды пропусков на NA до любых расчётов • посчитайте долю пропусков по каждой колонке и отдельно по группам • найдите колонки, заполненные только пропусками 🔸 5. значения и распределения: проверка здравого смысла Финальный шаг в DE, sanity check: посчитать основные агрегаты и убедиться, что данные похожи на реальные. Пример: в исследовании о честности на данных страховой компании, где клиенты сами сообщали пробег автомобиля, пробег оказался распределён почти равномерно, без единого значения выше 50 000 миль. Данные признали сфабрикованными, статью отозвали. Что делать: • сравните min и max с физически возможными значениями: возраст, проценты, концентрации, даты из далёкого будущего или прошлого • постройте гистограмму каждой ключевой переменной • схлопывайте в одно значение одинаковые по смыслу категории: Male, male и M в male • после перекодировки постройте кросс-таблицу старой и новой переменной Все эти проверки можно оформить кодом: в Python есть pandera и pointblank, в R пакеты validate и pointblank. Больше про инжиниринг данных в канале @rzv_de
The channel in numbers
- Created
- October 18, 2022
- Photos
- 220
- Videos
- 14
- Files
- 7
- Links
- 258
Telegram data as of October 1, 2026
Reviews
Leave a review
No reviews yet. Yours would be the first.
