Что из этого изучено? Что имеет изумительное качество, а к чему нет смысла возвращаться? Что изучать дальше? Чему можно доверять в научном смысле, а что годится лишь для первого знакомства?
Чтобы ответить на эти вопросы, неискушённый пользователь начинает лепить классификаторы вроде нон-фикшн, нейросети, важное, почитать_позже. Но это несистемный подход — это скорее создание хаоса из классификаторов поверх хаоса из источников.
Что же тогда может помочь усмирить этот хаос?
Как вы заметили, статья про теги в Zotero. Но прежде чем переходить к этой теме, нужно понять, какое в принципе смысловое пространство остаётся для тегов.
В Zotero всё строится на коллекциях. Коллекции визуально очень похожи на папки, но они лишены недостатка папок — один элемент можно отнести сразу к нескольким коллекциям.
На практике это означает, что с помощью коллекций удобно упорядочивать области знаний или применения. Такие области достаточно статичны. Они могут быть вложены логичным образом друг в друга (физика → квантовая физика). При этом источники без проблем можно поместить в разные области, и это никак не навредит системе.
Более того, можно пойти ещё дальше и начать организовывать внутри областей всё примерно в таком стиле:
Как строить такие вложенные коллекции, я описал в длинной видеоинструкции к Obsidian vault. Но сейчас важно не то, как устроена вложенность, а то, что на последнем её уровне находятся ключевые слова.
Получается, что одними лишь коллекциями можно покрыть необходимость в группировании по областям и по ключевым словам. При этом всё это будет существовать в достаточно гибкой иерархии.
И вот теперь возникает вопрос: для чего же тогда стоит использовать теги в Zotero?
Теги можно использовать для того, чтобы присвоить источнику:
Статус
Оценку
Научность
То есть применить теги к тем вещам, которые либо как-то меняются со временем (статус), либо присваиваются постфактум (оценка), либо определяются только после выполнения определённой специфической работы (определение уровня научности).
Перейдём теперь к рассмотрению самих тегов.
Tags
Как вы уже поняли, всего будет 3 набора тегов.
📥 Statuses
🌕 Rating
🅰️ Scientificity
Характеризует на каком этапе рабочего процесса находится источник
Субъективная оценка качества и полезности материала. Помогает быстро вспомнить ценность источника
Классифицирует источник по уровню научности
📥 inbox 🟥 todo 🟦 wip 🟩 done ✖ drop
🌕 masterpiece 🌔 great 🌓 good 🌒 mediocre 🌑 poor
🅰️ primary research 🅱️ secondary research 👓 expert/industry 📢 popular science/journalism 💬 opinion/unverified
Далее мы рассмотрим каждый набор по отдельности.
В блоке «Actions & Tags» будет объяснено, как внедрить все теги парой кликов.
Statuses
Начнём со статусов. Тут будет всё довольно просто.
Тег
Статус
Описание
📥
inbox
Новый, необработанный материал. Автоматизируется с помощью «Actions & Tags»
🟥
todo
Запланировано к обработке/изучению
🟦
wip
В процессе активной работы
🟩
done
Работа с материалом завершена
✖
drop
Источник оказался по каким-то причинам ненужным или неподходящим
⭐
favorite
Дополнительный тег, который можно использовать для тех источников, которые являются ключевыми или которые стоит исследовать в первую очередь
💎
obsidian
Дополнительный тег, который сигнализирует, что по данному источнику есть заметка в Obsidian. Автоматизируется с помощью «MarkDB-Connect»
Если среди источников оказалось что-то сильно цепляющее, то можно сразу накинуть тег ⭐ favorite и желательно тут же написать заметку почему источник показался важным
Расстановка приоритетов. Определение того, что стоит изучить в первую очередь → меняется тег на 🟥 todo
О том почему не стоит делать промежуточные статусы.
Zotero tag action
Этот код можно использовать для быстрого, массового изменения тегов через плагин zotero-actions-tags. Работает по принципу switch or toggle.
Как это максимально быстро внедрить будет в Actions & Tags.
if (!item) { return "Item is empty";}const ratingTags = ["📥", "todo", "wip", "done", "✖"];const tagToToggle = "done";const hasTag = item.getTags().some(tag => tag.tag === tagToToggle);item.getTags().forEach(tagObj => { if (ratingTags.includes(tagObj.tag)) { item.removeTag(tagObj.tag); }});if (!hasTag) { item.addTag(tagToToggle); return `[Marked as ${tagToToggle}] for: ${item.getField("title")}`;} else { return `[Removed tag ${tagToToggle}] from: ${item.getField("title")}`;}
Rating
В оценивании вместо довольно абстрактных звёзд ⭐️ я решил использовать более красивую визуальную метафору:
🌕 — это полнота, максимум, шедевр
🌑 — это пустота, отсутствие ценности
Тег
Оценка
Описание
🌕
Masterpiece
Выдающееся качество во всех аспектах
🌔
Great
Почти безупречно. Общее впечатление очень положительное, несмотря на мелкие недочеты.
🌓
Good
Достойный уровень. Преимущества в целом перевешивают недостатки.
🌒
Mediocre
Качество ниже среднего. Недостатки значительно перевешивают немногочисленные достоинства.
🌑
Poor
Очень низкое качество. Положительные стороны практически отсутствуют.
По сути, эта система создаёт дополнительное измерение для оценивания. Примеры комбинаций со статусом:
🟩 done + 🌕 Masterpiece = полностью изученная, ключевая/выдающаяся работа
🟩 done + 🌒 Mediocre = обработано, но оказалось не очень полезно
Нет смысла обращаться к этому снова
✖ drop + 🌑 Poor = быстро просмотрено и отброшено из-за низкого качества
Хотелось бы также обсудить некоторые особенности и проблемные места такой системы.
Во-первых, данная система, очевидно, является субъективной. Сегодня для вас «50 оттенков серого» — искусство, а завтра, когда вам исполнится 14 лет, оно уже не будет так цеплять. Ладно… Это шуточки.
Субъективность — это то, что стоит использовать себе на благо. Это значит, что не смейте подвязывать эту оценку к чужому мнению или к существующим рейтингам типа Metacritic. Основная цель этой системы — помочь вспомнить ваше общее впечатление от того, что вы изучали месяцы или годы назад. Эти оценки стоит использовать для анализа того, что вам показалось выдающимся, а что — посредственным. А также — для анализа того, почему, казалось бы, слабо связанные между собой вещи произвели одинаково сильное впечатление.
Во-вторых, есть потенциальная проблема: полезная оценка 🌓 Good рискует превратиться в «свалку». Избегайте этого. Если вам трудно сформировать чёткое мнение о материале, то это не признак того, что в нём всё сбалансировано и что источник в целом неплох. Как раз наоборот, это хороший сигнал, чтобы влепить источнику оценку 🌒 Mediocre.
В-третьих, давать конкретную оценку материалу стоит после его изучения, а не во время. В каком-то смысле, рейтинг — это конечный вердикт, а не игра в «попади точнее». Проще говоря, не стоит делать оценку самоцелью.
Если кто-то посоветовал вам материал и сказал, что он выдающийся, лучше поставьте метку ⭐ favorite и сделайте заметку. Опять же повторюсь: не стоит привязывать свой рейтинг к чужим мнениям.
В-четвёртых, напомню, что в Zotero есть продвинутый поиск:
В данном случае найдутся все изученные, но не оценённые источники.
В-пятых, несмотря на субъективность оценки, её можно весьма содержательно комбинировать с уровнем научности.
Мой короткий рейтинг художественных книг
🌕 Бремя страстей человеческих. Сомерсет Моэм
🌕 Камо грядеши. Генрик Сенкевич
🌔 Свет погас. Редьярд Киплинг
🌔 Невыносимая лёгкость бытия. Милан Кундера
🌓 Риф. Алексей Поляринов
🌓 Шантарам. Дэвид Робертс
🌒 Лето, прощай! Рэй Брэдбери
🌒 Автостопом по Галактике. Дуглас Адамс
🌑 Изгои. Сьюзан Хинтон
🌑 Источник. Айн Рэнд *Наведитесь мышкой на название, чтобы увидеть комментарий.
Zotero tag action
if (!item) { return "Item is empty";}const ratingTags = ["🌕", "🌔", "🌓", "🌒", "🌑"];const tagToToggle = "🌑";const hasTag = item.getTags().some(tag => tag.tag === tagToToggle);item.getTags().forEach(tagObj => { if (ratingTags.includes(tagObj.tag)) { item.removeTag(tagObj.tag); }});if (!hasTag) { item.addTag(tagToToggle); return `[Marked as ${tagToToggle}] for: ${item.getField("title")}`;} else { return `[Removed tag ${tagToToggle}] from: ${item.getField("title")}`;}
Scientificity
На этом наборе тегов мы задержимся немного подольше.
Тег
Научность
Описание
Примеры
🅰️
Primary Research
Оригинальные, рецензированные исследования высшего качества
• Статьи в ведущих журналах с высоким импакт-фактором (Nature, Science, Cell, The Lancet, NEJM) • Защищенные докторские диссертации • Материалы авторитетных научных конференций с обязательным рецензированием
🅱️
Secondary Research
Аналитические, обзорные работы или репликативные, инкрементальные исследования
• Систематические обзоры и мета-анализы • Научные монографии и фундаментальные учебники от признанных экспертов • Статьи в академических журналах
👓
Expert / Industry
Экспертные материалы или отраслевые данные
• Официальные отчеты и публикации авторитетных организаций (например, ВОЗ, ООН, центральные банки) • Статьи в отраслевых и профессиональных изданиях (Harvard Business Review) • Патенты и техническая документация • Специализированные курсы, практические руководства или аналитика от экспертов и профессиональных сообществ
📢
Popular Science / Journalism
Упрощенная, общая информация
• Статьи в научно-популярных изданиях (National Geographic, Scientific American, N+1, ПостНаука, Элементы) • Книги от экспертов и учёных для широкой аудитории • Материалы от серьезных СМИ (BBC, РБК, Ведомости) • Общеобразовательные курсы • Документальные фильмы
💬
Unverified / Opinion
Субъективные источники без какого-либо контроля качества
• Записи в личных блогах, на форумах и в соцсетях • Статьи из Википедии (отправная точка для поиска, но ненадежный источник) • Рекламные материалы и коммерческие публикации • Новостные сводки без привлечения экспертов • Контент на открытых платформах без модерации • Анонимные источники
Возможно кто-то заметил, что эта система очень похожа на пирамиду доказательства. В общем-то вам не показалось – пересечения действительно есть. Однако я всё же постарался сделать более универсальную систему, которую смогут применять не только исследователи из области медицины.
Давайте начнём обсуждение сразу с практической пользы для исследователя.
Система напрямую влияет на качество работы и рабочий процесс:
При написании обзора литературы вы будете в первую очередь обращаться к 🅱️ Secondary Research
При формулировании сильных утверждений и гипотез вы будете опираться на 🅰️ Primary Research
Для получения контекста и практических примеров вы будете использовать 👓 Expert / Industry
Для первоначального погружения в тему и поиска ключевых слов подойдут 📢 Popular Science / Journalism и 💬 Unverified / Opinion, но вы будете знать, что их не стоит цитировать как истину в последней инстанции
Помимо того, что такая система позволяет эффективно направлять действия и базировать аргументацию на релевантных источниках, она также учит качественным образом разрешать конфликтные ситуации.
Давайте разберём несколько кейсов.
Обзор в топовом журнале
Что делать, если:
Систематический обзор (🅱️) опубликован в журнале The Lancet (🅰️)?
Ответ
Решение:
Присвоить тег 🅱️ Secondary Research Правило:
Приоритет формата над местом публикации Пояснение:
Место публикации (The Lancet) говорит о качестве, влиятельности и высочайшем уровне рецензирования этой работы.
Но по своей сути и методологии проделанная работа не предоставляет новых первичных данных. Она анализирует и синтезирует уже существующие.
Если угодно, то такую статью можно дополнительно пометить как 🌕 Masterpiece. Это даст точный сигнал, что работа имеет высочайшее качество, но при этом всё так же будет ясно, что это вторичное исследование.
Книга от эксперта для широкой аудитории
Что делать, если:
Нобелевский лауреат (🅰️) написал книгу для широкой аудитории (📢)?
Ответ
Решение:
Присвоить тег 📢 Popular Science Правило:
Приоритет аудитории и целей автора над его регалиями Пояснение:
Цель книги — не предоставить новые данные коллегам-ученым, а просветить широкую публику.
Регалии автора сообщают нам о высокой достоверности этой научно-популярной книги, но не меняют ее жанр и цель.
К этой книге можно обратиться, чтобы вспомнить концепцию, контекст или какой-то пассаж, но не для того чтобы цитировать из неё что-либо.
Прорывная статья от корпорации без рецензирования
Что делать, если:
Google публикует на arXiv.org статью с описанием новой архитектуры нейросети и результатами экспериментов. Это оригинальное исследование (🅰️), но оно не прошло рецензирование в академическом журнале.
Ответ
Решение:
Присвоить тег 👓 Expert / Industry Правило:
Приоритет независимой академической проверки (peer review) над новизной данных Пояснение:
Главное отличие 🅰️ от 👓 — это процесс независимого рецензирования (peer review). Хотя данные в отчете Google могут быть революционными, но они не прошли этот фильтр.
Когда (если) эта работа будет опубликована в рецензируемом журнале, тег можно будет сменить. А пока стоит придерживаться установки: «Да, прорывное исследование, да, крутая компания, но это всё ещё требует критического взгляда и независимой проверки».
Глубокий пост в блоге от эксперта
Что надежнее?
Ведущий мировой эксперт в области пишет пост в своем личном блоге (💬 Unverified / Opinion). Параллельно выходит статья на ту же тему в серьёзном СМИ (📢 Journalism). Пост в блоге на порядок глубже и проницательнее.
Ответ
Ответ:
Статья в СМИ (📢). Правило:
Приоритет редакции над авторитетом автора Пояснение:
Даже у самого авторитетного эксперта в блоге нет редактора и фактчекера. Это его личное, нефильтрованное мнение. Качественное СМИ, несмотря на возможную поверхностность, предполагает наличие редакционного процесса, проверки фактов и ответственности. Поэтому, с точки зрения формальной надежности, блог почти всегда будет в категории 💬.
Увы, но мнение, это всего лишь мнение.
Отчет организации, включающий научный анализ
Что делать, если:
Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) публикует отчет с рекомендациями по борьбе с определённым заболеванием. Внутри отчета есть небольшая часть с полноценным мета-анализом (🅱️) всех существующих исследований.
Ответ
Решение:
Присвоить тег 👓 Expert / Industry Правило:
Приоритет основной цели документа над его составными частями Пояснение:
Мета-анализ – это конкретный инструмент, который работает в большей степени на академические цели. Главной целью отчёта ВОЗ является не сколько предоставить академическому сообществу мета-анализ, сколько выработать практические рекомендации для систем здравоохранения по всему миру.
Случай
Простой вопрос для решения
Рекомендуемый тег
Обзор в топовом журнале
Это новые данные или синтез существующих?
🅱️ Secondary Research
Книга от эксперта для широкой аудитории
Для кого это написано: для коллег или для всех?
📢 Popular Science
Прорывная статья от корпорации без рецензирования
Была ли независимая академическая проверка (peer review)?
👓 Expert / Industry
Глубокий пост в блоге от эксперта
Есть ли в процессе создания редактор и фактчекер?
💬 Unverified / Opinion
Отчет организации, включающий научный анализ
Какова конечная цель документа: знание или директива?
👓 Expert / Industry
Если вам это всё ещё кажется сложным, то попробуйте воспринять эту классификацию с точки зрения, когда вам рассказывают о проделанной работе:
🅰️ Primary Research. Мы сделали что-то научно выдающееся, мы открыли новый метод, мы качественным образом улучшили определённый результат, преодолели рубеж, нашли и исследовали аномалию, совершили прорыв
🅱️ Secondary Research. Мы научным образом проанализировали, сопоставили, протестировали, валидировали, уточнили, формально или практически доказали
👓 Expert / Industry. Мы собрали имеющиеся данные, сделали выводы, структурировали, формализовали, показали как в нашей профессиональной области правильно и как надо делать
📢 Popular Science / Journalism. Мы декомпозировали и упростили, собрали в стройную и легко понимаемую картину, подсветили проблемы и противоречия, интеллектуально поакрабатировали
if (!item) { return "Item is empty";}const ratingTags = ["🅰️", "🅱️", "👓", "📢", "💬"];const tagToToggle = "💬";const hasTag = item.getTags().some(tag => tag.tag === tagToToggle);item.getTags().forEach(tagObj => { if (ratingTags.includes(tagObj.tag)) { item.removeTag(tagObj.tag); }});if (!hasTag) { item.addTag(tagToToggle); return `[Marked as ${tagToToggle}] for: ${item.getField("title")}`;} else { return `[Removed tag ${tagToToggle}] from: ${item.getField("title")}`;}
Трёхмерная система
Думаю, что проще всего уложить в голове все типы тегов с помощью ортогональных осей:
Ось 1 – Статус
📥, 🟥, 🟦, 🟩, ✖
Где я нахожусь в работе с этим?
Ось 2 – Оценка
🌕, 🌔, 🌓, 🌒, 🌑
Насколько это качественно сделано или полезно для меня?
Ось 3 – Научность
🅰️, 🅱️, 👓, 📢, 💬
Каков вес этого источника в академическом мире?
Когда я редактировал эту статью, то заметил, что из первых букв собирается слово СОН. Если бы такое появилось в англоязычном сообществе, то все бы пищали от восторга, так как в их рационе появился ещё один странный, но полезный акроним.
Хотел бы ещё отдельно, но кратко поговорить про комбинацию из оценки качества и научности.
Источник может быть научным (🅰️), но по итогу с сомнительными результатами (🌑). Источник может быть популярным упрощением (📢), но с изумительным качеством (🌕). Источник может быть мутной чепушней и вам не стоит ломать себе голову с тем какие теги присвоить – просто удалите источник и забудьте о нём.
Actions & Tags
Теперь давайте интегрируем эти теги в Zotero. Делается это с помощью плагина zotero-actions-tags.
При добавлении новых источников к ним будет добавляться автоматически тег 📥.
Чтобы изменить тег у элемента нажмите на него правой кнопкой мыши и выберете нужный тег.
Если необходимо массово изменить теги, то просто выделите несколько элементов и также используйте контекстное меню.
AI-powered
С опытом вы сами быстро научитесь определять степень научности. Однако совсем не повредит учиться делать это вместе с ИИ.
Удобным решением будет сделать space в Perpelexity и вызывать его через @ в чате.
AI-prompt
Тебе дана ссылка, публикация или описание источника. Определи, к какой категории он относится, опираясь на следующие критерии: 🅰️ Primary Research — оригинальные, рецензированные исследования высшего качества Примеры: статьи в ведущих журналах с высоким импакт-фактором (Nature, Science, Cell, The Lancet, NEJM), защищенные докторские диссертации 🅱️ Secondary Research — аналитические, обзорные работы или репликативные, инкрементальные исследования Примеры: систематические обзоры и мета-анализы, научные монографии и фундаментальные учебники от признанных экспертов, cтатьи в академических журналах 👓 Expert / Industry — экспертные материалы или отраслевые данные Примеры: официальные отчеты и публикации авторитетных организаций (например, ВОЗ, ООН, центральные банки), статьи в отраслевых и профессиональных изданиях (Harvard Business Review), патенты и техническая документация, специализированные курсы, практические руководства или аналитика от экспертов и профессиональных сообществ 📢 Popular Science / Journalism — упрощенная, общая информация и журналистика Примеры: статьи в научно-популярных изданиях (National Geographic, Scientific American, N+1, ПостНаука, Элементы), книги от экспертов и учёных для широкой аудитории, материалы от серьезных СМИ (BBC, РБК, Ведомости), общеобразовательные курсы, документальные фильмы 💬 Unverified / Opinion — субъективные источники без какого-либо контроля качества Примеры: записи в личных блогах, на форумах и в соцсетях, статьи из Википедии (отправная точка для поиска, но ненадежный источник), рекламные материалы и коммерческие публикации, новостные сводки без привлечения экспертов, контент на открытых платформах без модерации, анонимные источникиЗадача: определи наиболее подходящую категорию для источника и кратко объясни причину выбора. Если источников несколько то, объедини их в группы по категориям.
Для более точной и объективной оценки настоятельно рекомендую использовать рассуждающие модели с включённым поиском в интернете.
По моему опыту могу сказать, что рассуждающие ИИ‑модели потрясающе точно определяют степень научности. При этом, даже если возникают сомнения, можно скормить полный текст и задать вопрос заново, чтобы получить более точную оценку и детальное объяснение.
Мне трудно выделить объективных фаворитов среди популярных моделей — они все выдают ответы примерно одного уровня. Но, субъективно, ответы Gemini Pro мне нравятся больше за их плюс-минус эмоциональную нейтральность.
Ещё из полезного
В плагине Zutilo есть полезная команда QuickCopy items to clipboard, которая отправляет в буфер обмена данные о выделенных источниках. Это значительно упрощает работу, когда нужно отправить нейросети большой список источников.
Заключение
Эмодзи выглядят симпатично. Но главное не это, а то, что они крайне неплохо помогают в навигации и визуальной фильтрации.
Кстати, возможно, если вы будете довольно часто оценивать те или иные материалы, то у вас отпадёт всякое желание просить у других совета о том, что почитать или посмотреть. Ибо такие рекомендации начнут казаться вам весьма одномерными.
Ну что ж… Теперь идите и наведите порядок в своей системе.
В данном случае найдутся все изученные, но не оценённые источники.
