Анализ страницы https://lida.hse.ru/article/view/22063
Основное Готовность: 75%
Домен
lida.hse.ru
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Используйте для продвижения только домен второго уровня.
В нашей базе нет данных по данному домену
Отличный запоминающийся домен.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 09.01.2027 2:59:59.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
ru-RU
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Указан язык документа ru-RU.
Скорость загрузки
~0,25сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 0,25сек оптимальна.
Объем документа
52Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 52Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 16
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 16 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | text/css | https://lida.hse.ru/$$$call$$$/page/page/css?name=stylesheet |
| stylesheet | text/css | //fonts.googleapis.com/css?family=Noto+Serif:400,400i,700,700i |
| stylesheet | text/css | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/4.7.0/css/font-awesome.css |
| stylesheet | text/css | https://lida.hse.ru/plugins/generic/citations/css/citations.css |
| js | text/javascript | //ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.3.1/jquery.min.js |
| js | text/javascript | //ajax.googleapis.com/ajax/libs/jqueryui/1.12.0/jquery-ui.min.js |
| js | text/javascript | https://lida.hse.ru/lib/pkp/js/lib/jquery/plugins/jquery.tag-it.js |
| js | text/javascript | https://lida.hse.ru/plugins/themes/default/js/lib/popper/popper.js |
| js | text/javascript | https://lida.hse.ru/plugins/themes/default/js/lib/bootstrap/util.js |
| js | text/javascript | https://lida.hse.ru/plugins/themes/default/js/lib/bootstrap/dropdown.js |
| js | text/javascript | https://lida.hse.ru/plugins/themes/default/js/main.js |
| js | text/javascript | https://lida.hse.ru/plugins/generic/citationStyleLanguage/js/articleCitation.js |
| js | text/javascript | https://lida.hse.ru/plugins/generic/citations/js/citations.js |
| js | text/javascript | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/d3/3.5.17/d3.min.js |
| js | text/javascript | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/d3-cloud/1.0.0/d3.layout.cloud.min.js |
| js | text/javascript | https://lida.hse.ru/plugins/blocks/keywordCloud/js/d3.wordcloud.min.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 8
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 8шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | nginx |
| Date | Thu, 20 Aug 2026 22:28:41 GMT |
| Transfer-Encoding | chunked |
| Connection | keep-alive |
| Set-Cookie | OJSSID=jg69aklr1ncr081sqgv5hcs23i; path=/; domain=lida.hse.ru |
| Cache-Control | no-store |
| Vary | Accept-Encoding |
| X-VHOST | 0 |
CMS
PrestaShop
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
Сайт работает на CMS PrestaShop.
Веб-сервер
nginx
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
Сайт работает на веб-сервере nginx.
Мета-теги Готовность: 32%
Title
The Use of AI in Medicine: Health Data, Privacy Risks and More
| Вопросы права в цифровую эпоху
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Необходимо уменьшить число символов в title (текущее значение: 109, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Установите мета-тег description!
Keywords
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Установите мета-тег keywords!
Канонический Url
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Рекомендуем прописать канонический Url.
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=device-width, initial-scale=1.0
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Не найдено
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph не задана. Страница не оптимизирована под социальные сети. Мета-теги с разметкой Og помогают социальным роботам лучше структурировать Ваш сайт.
Все мета-теги
Кол-во: 64
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 64шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1.0 |
| name | generator | Open Journal Systems 3.1.2.1 |
| name | gs_meta_revision | 1.1 |
| name | citation_journal_title | Вопросы права в цифровую эпоху |
| name | citation_journal_abbrev | 1 |
| name | citation_issn | 2713-2749 |
| name | citation_author | Boris Edidin |
| name | citation_author_institution | ANO «IRI, Institute for Digital Content Support & Development» |
| name | citation_author | Alexey Bunkov |
| name | citation_author_institution | ANO «IRI, Institute for Digital Content Support & Development» |
| name | citation_author | Ksenia Kochetkova |
| name | citation_author_institution | MGIMO University |
| name | citation_title | The Use of AI in Medicine: Health Data, Privacy Risks and More |
| name | citation_date | 2024/07/20 |
| name | citation_volume | 5 |
| name | citation_issue | 2 |
| name | citation_firstpage | 57 |
| name | citation_lastpage | 79 |
| name | citation_doi | 10.17323/2713-2749.2024.2.57.79 |
| name | citation_abstract_html_url | https://lida.hse.ru/article/view/22063 |
| name | citation_keywords | health data |
| name | citation_keywords | AI training |
| name | citation_keywords | sensitive personal data |
| name | citation_keywords | privacy |
| name | citation_keywords | deanonymization |
| name | citation_keywords | data quality |
| name | citation_keywords | algorithms |
| name | citation_keywords | World Health Organization |
| name | citation_pdf_url | https://lida.hse.ru/article/download/22063/18862 |
| name | DC.Creator.PersonalName | Boris Edidin |
| name | DC.Creator.PersonalName | Alexey Bunkov |
| name | DC.Creator.PersonalName | Ksenia Kochetkova |
| name | DC.Date.created | 2024-07-20 |
| name | DC.Date.dateSubmitted | 2024-07-22 |
| name | DC.Date.issued | 2024-07-20 |
| name | DC.Date.modified | 2025-05-13 |
| name | DC.Description | In the era of advancements in artificial intelligence (AI) and machine learning, the healthcare industry has become one of the major areas where such technologies are being actively adopted and utilized. The global health care sector generated more than 2.3 zettabytes of data worldwide in 2020. Analysts estimate that the global market for artificial intelligence (AI) in medicine will grow to $13 billion by 2025, with a significant increase in newly established companies. Artificial intelligence in medicine is used to predict, detect and diagnose various diseases and pathologies. The sources of data can be various results of medical research (EEG, X-ray images, laboratory tests, e.g. tissues, etc.). At the same time, there are understandable concerns that AI will undermine the patient-provider relationship, contribute to the deskilling of providers, undermine transparency, misdiagnose or inappropriately treat because of errors within AI decision-making that are hard to detect, exacerbate existing racial or societal biases, or introduce algorithmic bias that will be hard to detect. Traditional research methods, general and special ones, with an emphasis on the comparative legal method, were chosen. For the AI to work it needs to be trained, and it’s learning from all sorts of information given to it. The main part of the information on which AI is trained is health data, which is sensitive personal data. The fact that personal data is qualified as sensitive personal data indicates the significance of the information contained, the high risks in case it’s leaking, and hence the need for stricter control and regulation. The article offers a detailed exploration of the legal implications of AI in medicine, highlighting existing challenges, the current state of regulation, and proposes future perspectives and recommendations for legislation adapted to the era of medical AI. Given the above, the study is divided into three parts: international framework, that will focus primarily on applicable WHO documents; risks and possible ways to minimize them, where the authors have tried to consider various issues related to the use of AI in medicine and find options to address them; and relevant case-study. |
| name | DC.Description | In the era of advancements in artificial intelligence (AI) and machine learning, the healthcare industry has become one of the major areas where such technologies are being actively adopted and utilized. The global health care sector generated more than 2.3 zettabytes of data worldwide in 2020. Analysts estimate that the global market for artificial intelligence (AI) in medicine will grow to $13 billion by 2025, with a significant increase in newly established companies. Artificial intelligence in medicine is used to predict, detect and diagnose various diseases and pathologies. The sources of data can be various results of medical research (EEG, X-ray images, laboratory tests, e.g. tissues, etc.). At the same time, there are understandable concerns that AI will undermine the patient-provider relationship, contribute to the deskilling of providers, undermine transparency, misdiagnose or inappropriately treat because of errors within AI decision-making that are hard to detect, exacerbate existing racial or societal biases, or introduce algorithmic bias that will be hard to detect. Traditional research methods, general and special ones, with an emphasis on the comparative legal method, were chosen. For the AI to work it needs to be trained, and it’s learning from all sorts of information given to it. The main part of the information on which AI is trained is health data, which is sensitive personal data. The fact that personal data is qualified as sensitive personal data indicates the significance of the information contained, the high risks in case it’s leaking, and hence the need for stricter control and regulation. The article offers a detailed exploration of the legal implications of AI in medicine, highlighting existing challenges, the current state of regulation, and proposes future perspectives and recommendations for legislation adapted to the era of medical AI. Given the above, the study is divided into three parts: international framework, that will focus primarily on applicable WHO documents; risks and possible ways to minimize them, where the authors have tried to consider various issues related to the use of AI in medicine and find options to address them; and relevant case-study. |
| name | DC.Format | application/pdf |
| name | DC.Identifier | 22063 |
| name | DC.Identifier.pageNumber | 57-79 |
| name | DC.Identifier.DOI | 10.17323/2713-2749.2024.2.57.79 |
| name | DC.Identifier.URI | https://lida.hse.ru/article/view/22063 |
| name | DC.Language | en |
| name | DC.Rights | Copyright (c) 2024 Edidin B., Bunkov A., Kochetkova K. |
| name | DC.Rights | https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0 |
| name | DC.Source | Вопросы права в цифровую эпоху |
| name | DC.Source.ISSN | 2713-2749 |
| name | DC.Source.Issue | 2 |
| name | DC.Source.Volume | 5 |
| name | DC.Source.URI | https://lida.hse.ru/ |
| name | DC.Subject | health data |
| name | DC.Subject | AI training |
| name | DC.Subject | sensitive personal data |
| name | DC.Subject | privacy |
| name | DC.Subject | deanonymization |
| name | DC.Subject | data quality |
| name | DC.Subject | algorithms |
| name | DC.Subject | World Health Organization |
| name | DC.Title | The Use of AI in Medicine: Health Data, Privacy Risks and More |
| name | DC.Title.Alternative | The Use of AI in Medicine: Health Data, Privacy Risks and More |
| name | DC.Type | Text.Serial.Journal |
| name | DC.Type.articleType | ИТ. Индустрия. Право: телемедицина |
| name | yandex-verification | d88c60e30eafe244 |
Оптимизация Готовность: 82%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют в единственном экземпляре).
Контент
Ошибок нет
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Слова из title 13 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 30 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 29 достаточно.
Кол-во знаков контента 8453 на странице оптимально.
Кол-во слов 1145 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 1. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h3> 4.
Тошнота
3,74
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 3. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
12,23%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота страницы в пределах нормы.
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| health | 14 | 1,22% |
| artificial | 13 | 1,14% |
| https://doi | 12 | 1,05% |
| org/10 | 12 | 1,05% |
| intelligence | 12 | 1,05% |
| medicine | 8 | 0,70% |
| medical | 7 | 0,61% |
| journal | 5 | 0,44% |
| privacy | 4 | 0,35% |
| institute | 4 | 0,35% |
| digital | 4 | 0,35% |
| content | 4 | 0,35% |
| support | 4 | 0,35% |
| development» | 4 | 0,35% |
| personal | 4 | 0,35% |
| research | 4 | 0,35% |
| information | 4 | 0,35% |
| перейти | 3 | 0,26% |
| цифровую | 3 | 0,26% |
| авторов | 3 | 0,26% |
Индексация Готовность: 30%
Индексирование
Ошибок нет
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 80 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
Robots.txt
Найден корректный robots.txt
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Robots.txt настроен корректно. Размер файла: 32 байт. Загружен за: 17мсек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Disallow: /cache/
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 46
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
Внутренних ссылок на странице 46 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
На странице присутствуют изображения 2.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| / https://lida.hse.ru/index |
Вопросы права в цифровую эпоху
|
|
| /issue/current |
Текущий выпуск
|
|
| /issue/archive |
Архивы
|
|
| /about/editorialTeam |
Редакция
|
|
| /about/contact |
Контакты
|
|
| /authors |
Авторам
|
|
| /about/submissions |
Рекомендации для авторов и отправка статьи
|
|
| /copyright |
Лицензирование, авторские права, открытый доступ, архивация и политика использования репозиториев
|
|
| /reviewing |
Рецензирование
|
|
| /ethics |
Публикационная этика
|
|
| /about/privacy |
Заявление о конфиденциальности
|
|
| /about |
О нас
|
|
| /about |
О журнале
|
|
| /documents |
Документы
|
|
| /search/search |
Найти
|
|
| /user/register |
Регистрация
|
|
| /login |
Вход
|
|
| /index |
Главная
|
|
| /issue/archive |
Архивы
|
|
| /issue/view/1450 |
Том 5 № 2 (2024)
|
|
| /article/view/22063/18862 |
PDF (English)
|
|
| /citationstylelanguage/get/acm-sig-proceedings?submissionId=22063 |
ACM
|
|
| /citationstylelanguage/get/acs-nano?submissionId=22063 |
ACS
|
|
| /citationstylelanguage/get/apa?submissionId=22063 |
APA
|
|
| /citationstylelanguage/get/associacao-brasileira-de-normas-tecnicas?submissionId=22063 |
ABNT
|
|
| /citationstylelanguage/get/chicago-author-date?submissionId=22063 |
Chicago
|
|
| /citationstylelanguage/get/harvard-cite-them-right?submissionId=22063 |
Harvard
|
|
| /citationstylelanguage/get/ieee?submissionId=22063 |
IEEE
|
|
| /citationstylelanguage/get/modern-language-association?submissionId=22063 |
MLA
|
|
| /citationstylelanguage/get/turabian-fullnote-bibliography?submissionId=22063 |
Turabian
|
|
| /citationstylelanguage/get/vancouver?submissionId=22063 |
Vancouver
|
|
| /citationstylelanguage/download/ris?submissionId=22063 |
<span class="fa fa-download"></span>
Endnote/Zotero/Mendeley (RIS)
|
|
| /citationstylelanguage/download/bibtex?submissionId=22063 |
<span class="fa fa-download"></span>
BibTeX
|
|
| /issue/view/1450 |
Том 5 № 2 (2024)
|
|
| /copyright |
Политику лицензирования, авторских прав, открытого доступа и использования репозиториев.
|
|
| /user/setLocale/en_US?source=%2Findex.php%2Flida%2Farticle%2Fview%2F22063 |
English
|
|
| /user/setLocale/ru_RU?source=%2Findex.php%2Flida%2Farticle%2Fview%2F22063 |
Русский
|
|
| /about/submissions |
Отправить материал
|
|
| /article/view/28690 |
Generative AI, Copyright and Personality Rights: A Comparative Legal Perspective
|
|
| /article/view/33890 |
Границы авторского права в эпоху искусственного интеллекта: переосмысление концепции свободного использования
|
|
| /article/view/2713-2749.2023.4.92.113 |
СОЗДАНИЕ И/ИЛИ РАСПРОСТРАНЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ ИНТИМНОГО ХАРАКТЕРА БЕЗ СОГЛАСИЯ ИЗОБРАЖЕННОГО НА НИХ ЛИЦА: ПРАВОВАЯ ОЦЕНКА
|
|
| /article/view/38957 |
Корпорации и «квазикорпоративные» субъекты в цифровую эпоху: опыт регулирования в России и за рубежом
|
|
| /article/view/22063 |
The Use of AI in Medicine: Health Data, Privacy Risks and More
|
|
| /information/readers |
Для читателей
|
|
| /information/authors |
Для авторов
|
|
| /information/librarians |
Для библиотек
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 18
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице 18 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| orcid.org |
https://orcid.org/0000-0002-6254-9539
|
| doi.org |
https://doi.org/10.17323/2713-2749.2024.2.57.79
|
| doi.org |
https://doi.org/10.1080/17460441.2021.1918096
|
| doi.org |
https://doi.org/10.2196/preprints.48989
|
| doi.org |
https://doi.org/10.1186/s13643-022-01939-y
|
| doi.org |
https://doi.org/10.21777/2587-9472-2021-1-33-40
|
| doi.org |
https://doi.org/10.1007/978-1-0716-1892-9_1
|
| doi.org |
https://doi.org/10.3389/fsurg.2022.862322
|
| doi.org |
https://doi.org/10.2139/ssrn.3783879
|
| doi.org |
https://doi.org/10.1161/CIR.0000000000001173
|
| doi.org |
https://doi.org/10.1016/j.clsr.2021.105587
|
| doi.org |
https://doi.org/10.1007/978-1-0716-1884-4_6
|
| creativecommons.org |
<img alt="Лицензия Creative Commons" src="//i.creativecommons.org/l/by-sa/4.0/88x31.png">
|
| creativecommons.org |
лицензии Creative Commons «Attribution-ShareAlike» («Атрибуция — На тех же условиях») 4.0 Всемирная
|
| pkp.sfu.ca |
Open Journal Systems
|
| portal.issn.org |
2713-2749
|
| rkn.gov.ru |
ЭЛ № ФС - 77 83367
|
| creativecommons.org |
Creative Commons Attribution-Sharealike 4.0 International License
|
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ФЗ-152: ПД Готовность: 30%
РКН
ОК
Сайт не заблокирован
Контакты
https://lida.hse.ru/about/contact
Страница с контактами найдена
Политика ПД
https://lida.hse.ru/policy/
Страница политики обработки ПД найдена
Согласие
https://lida.hse.ru/personal/
Страница согласия на обработку ПД найдена
Чекбокс согласия
Не найден
Чекбокс согласия на обработку ПД в формах сайта не найден
Счётчики до согласия
Нарушение
Счётчики аналитики (Яндекс.Метрика и сторонние счётчики) загружаются до согласия на обработку cookie. Собираются IP-адрес и поведение — это персональные данные, требующие предварительного согласия (152-ФЗ)
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 0%
Возрастная маркировка
Нарушение
Знак возрастной категории (0+, 6+, 12+, 16+ или 18+)
?
Ст. 11–12 ФЗ-436: информационная продукция (новости, видео, книги, игры, курсы) должна сопровождаться знаком возрастной категории. Разместите знак на видном месте — обычно в шапке или подвале сайта.
Информационная продукция без возрастной маркировки (ст. 11 ФЗ-436)
Вердикт
Страница https://lida.hse.ru/article/view/22063 готова к продвижению на 55%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: