Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2026
Идентификатор DOI: 10.37993/2712-8733-2026-7-3-8-40
Ключевые слова: digital technologies, indigenous peoples, Arctic and the North, ethnocultural identity, cultural heritage, digital transformation of traditional knowledge, цифровые технологии, коренные малочисленные народы, Арктика и Север, этнокультурная идентичность, культурное наследие, цифровая трансформация традиционных знаний
Аннотация: Представлен этнокультурологический анализ научных публикаций 2026 г., посвящённых интеграции традиционных систем знаний с цифровыми технологиями. Исследование авторства А.С. Бисена и Д.Д. Бедиа предлагает новые концептуальные основания технокультурного синтеза, включая модели интеграции знаний, этические механизмы и секторальные прПоказать полностьюименения в сельском хозяйстве, здравоохранении, образовании и управлении. Научные результаты Д. Коур, А. Катарии, А. Кумара и соавторов представляет собой методологию применения искусственного интеллекта в этноботанике: таксономическую классификацию, прогнозное моделирование биосинтеза вторичных метаболитов на основе мультиомных данных, QSAR-анализ, молекулярный докинг, полифармакологическое прогнозирование и ADMET-скрининг. Оба исследования сходятся в выводе о том, что цифровые технологии выступают инструментами документирования, сохранения и верификации традиционного знания, а не его замещения. Для Российской Федерации, обладающей значительным этноботаническим наследием коренных малочисленных народов, интеграция оцифрованных этнокультурных данных с алгоритмами машинного обучения и мультиомным профилированием создаёт основу для систематизации знаний, разработки фитофармацевтических препаратов и формирования правовых механизмов защиты интеллектуальных прав родовых общин. This article presents an ethnocultural analysis of scientific publications published in 2026 on the integration of traditional knowledge systems with digital technologies. The study by A.S. Bisen and D.D. Bedia offers new conceptual foundations for technocultural synthesis, including knowledge integration models, ethical mechanisms, and sectoral applications in agriculture, healthcare, education, and management. The research findings of D. Cour, A. Kataria, A. Kumar, and co-authors present a methodology for applying artificial intelligence to ethnobotany: taxonomic classification, predictive modeling of secondary metabolite biosynthesis based on multi-omics data, QSAR analysis, molecular docking, polypharmacological prognostication, and ADMET screening. Both studies converge in the conclusion that digital technologies serve as tools for documenting, preserving, and verifying traditional knowledge, rather than replacing it. For the Russian Federation, which possesses a significant ethnobotanical heritage of indigenous peoples, the integration of digitized ethnocultural data with machine learning algorithms and multi-omics profiling creates the basis for systematizing knowledge, developing phytopharmaceuticals, and establishing legal mechanisms to protect the intellectual rights of tribal communities.
Журнал: Цифровизация
Выпуск журнала: Т. 7, № 3
Номера страниц: 8-40
ISSN журнала: 27128733
Место издания: Красноярск
Издатель: Красноярская региональная молодёжная общественная организация "Союз молодых учёных Красноярья"