Перейти к содержимому

Przeszłość Demograficzna Polski

Poland's Demographic Past

47, 2025
Статистика OpenAlex

Для всего журнала по данным OpenAlex.

Цитирования
277
Публикации
174
H-index
5
I10-index
0
Средняя цитируемость (2 года)
0,18
Полученные цитирования по годам
График цитирований журнала. Точные значения доступны в таблице ниже. 2017: 7 2018: 22 2019: 20 2020: 22 2021: 10 2022: 30 2023: 33 2024: 30 2025: 44 2026: 27 2017 2026
Показать таблицу данных
Полученные цитирования по годам
ГодПубликацииЦитирования
2017177
20181322
20191020
20201022
2021310
2022430
2023933
2024730
20251044
2026027

Данные загружены:

Что означают эти числа?

Публикации и цитирования охватывают записи, связанные с этим журналом в OpenAlex. H-индекс равен наибольшему числу h публикаций, каждая из которых цитируется не менее h раз. I10-индекс считает публикации с 10 и более цитированиями. График показывает цитирования, полученные в каждом году; текущий год неполный. Охват может отличаться от WNUS и других сервисов.

Средняя цитируемость за 2 года является показателем OpenAlex, а не Journal Impact Factor компании Clarivate.

Открыть в OpenAlex (новая вкладка)

Minipodręcznik w wersji polskiej

Wizualizacja danych za pomocą wykresów jest często stosowana w badaniach historycznych opierających się na źródłach masowych lub przygotowanych już statystykach. Stanowi cenne uzupełnienie treści, pewnego rodzaju materiał dowodowy, na podstawie którego można przekonać odbiorcę do swoich racji, narzucić – w dobrym tego słowa znaczeniu – swój punkt widzenia, a przede wszystkim przyciągnąć jego uwagę, ilustrując dane zjawisko np. pod kątem struktury, rozwoju w czasie czy określonych współzależności. Innymi słowy, grafika skuteczniej oddziałuje na nasze zmysły niż odrębna tabela czy tekst. Mimo jej wagi gros tworzonych wykresów w fazie początkowej przypomina tytułowe brzydkie kaczątko z opowiadania Christiana Andersena.

Głównym celem tego minipodręcznika jest właśnie wskazanie na te elementy grafik, które mogą być przez nas tak zmodyfikowane, by wykres nabrał również cech małego dzieła sztuki, był estetyczny, przyciągał uwagę i dawał czytelnikowi możliwość jego lżejszego odbioru, a autorowi – przekazywania istotnego dla niego przesłania (ze wstępu).

Do pobrania:

Minipodręcznik wizualizacji danych

Mini-guide in English version

Presenting data in a visual manner using charts is often used in historical research that relies on mass sources or statistics that have already been compiled. Visualization serves as a valuable accompaniment to the text’s content, and serves as proof that the content is verifiable. It also helps authors convince their readers of their point of view, and, above all, attract their attention by illustrating a particular issue, e.g., its structure, progression over time or certain co-dependencies. In other words, graphics appeal to human senses more effectively than a separate table or simply text . Despite the importance of visualization, the vast majority of charts, at least at their initial stage, resemble the famous “ugly duckling” of Hans Christian Andersen’s fairy tale.

The main objective of this mini-guide is to identify those parts of a chart that can be altered to make it look like a small work of art, be aesthetically pleasing, attract the reader’s attention and allow them to appreciate it more. This then allows us to convey the message that is most important to us (from the introduction).

Download:

Mini-guide for visualizing data