Плями крові в судово-медичній експертизі: Від візуального огляду до аналізу зразків та оцінки часу за допомогою ШІ
Анотація
Кров’яні плями давно служать важливим доказом у судово-медичних розслідуваннях, надаючи відомості про час та природу насильницьких злочинів. У статті прослідковується історичний розвиток аналізу кров’яних плям, від початкової візуальної інспекції до впровадження сучасних методів та технологій. Аналіз кров’яних плям тепер став системною наукою і інтегрував технології штучного інтелекту, надаючи кількісні відомості про механізми розбризкування крові. Для оцінки часу кров’яних плям використовується аналіз ДНК, який дозволяє виявити тимчасові зміни в генетичних матеріалах із деградованих плям крові. Високопродуктивна рідинна хроматографія доповнила дослідження кров’яних плям, кількісно визначаючи біохімічні маркери, що вказують на час з моменту їх відкладення. Спектроскопічні методи, зокрема раманівська та інфрачервона спектроскопія, виявили специфічні молекулярні вібрації, пов’язані з тимчасовою деградацією компонентів крові, тоді як оптичні методи на основі відбиття фотонів, абсорбції та флуоресценції пропонують альтернативні шляхи для оцінки віку кров’яних плям. Колориметрія на базі смартфонів стала економічно ефективним і портативним рішенням, відстежуючи видиму зміну кольору крові від яскраво червоного до темно-коричневого з часом. Більше того, гіперспектральна візуалізація поєднує візуалізацію і спектроскопію, дозволяючи оцінювати вік з просторовою роздільною здатністю, аналізуючи спектральні дані на рівні пікселів. У статті підкреслюється історичний розвиток та технологічні досягнення, які сформували аналіз кров’яних плям у судово-медичній дисципліні. Інтегруючи сучасне обладнання з технологіями ШІ, ця галузь наближається до надійного аналізу на місці. Проте існують проблеми, такі як варіативність середовища, вплив субстратів та стандартизація. Продовження досліджень та валідація є необхідними для вдосконалення цих методів і встановлення стандартизованих протоколів для судових застосувань. Цей історичний та технічний огляд підкреслює трансформуючий вплив міждисциплінарних інновацій на розвиток аналізу кров’яних плям, що поєднує дослідження в лабораторії та практичне застосування в судово-медичних умовах.
Завантаження
Посилання
Acar, K., Kurtulus Dereli, A., Avci, E., Zeybek, V., Kutlu, E., Demir, S., & Senol, H. (2020). Determination of haemoglobin A1c levels using high-performance liquid chromatography of bloodstains. Medicine, Science and the Law, 60(1), 19-25. https://doi.org/10.1177/0025802419879272
Alkhuder, K. (2022). Attenuated total refection‑Fourier transform infrared spectroscopy: A universal analytical technique with promising applications in forensic analyses. International Journal of Legal Medicine, 136, 1717-1736. https://doi.org/10.1007/s00414-022-02882-2
Balthazard, V., Piedelievre, R., DeSoille, H., & DeRobert, L. (1939). Etude des Gouttes de Sang Projecte. Presented at the 22nd Congress of Forensic Medicine, Paris, France [in French].
Bergman, T., Klöden, M., Dreßler, J., & Labudde, D. (2022). Automatic classification of bloodstains with deep learning methods. KI - Künstliche Intelligenz, 36, 135–141. https://doi.org/10.1007/s13218-022-00760-y
Bergmann, T., Heinke, F., & Labudde, D. (2017). Towards substrate-independent age estimation of blood stains based on dimensionality reduction and k-nearest neighbor classification of absorbance spectroscopic data. Forensic Science International, 278, 1–8. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2017.05.023
Bergmann, T., Leberecht, C., & Labudde, D. (2021). Analysis of the influence of EDTA-treated reference samples on forensic bloodstain age estimation. Forensic Science International, 325, 110876. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2021.110876
Bremmer, R. H., de Bruin, K. G., van Gemert, M. J., van Leeuwen, T. G., & Aalders, M. C. (2012). Forensic quest for age determination of bloodstains. Forensic Science International, 216(1-3), 1-11. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2011.07.027
Bremmer, R. H., Nadort, A., van Leeuwen, T. G., van Gemert, M. J., & Aalders, M. C. (2011). Age estimation of blood stains by hemoglobin derivative determination using reflectance spectroscopy. Forensic Science International, 206(1-3), 166-171. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2010.07.034
Brodbeck, S. (2012). Introduction to bloodstain pattern analysis. Journal for Police Science and Practice, 2, 51–57. https://doi.org/10.7396/IE_2012_E
Cadd, S., Li, B., Beveridge, P., O’Hare, W. T., & Islam, M. (2018). Age determination of blood-stained fingerprints using visible wavelength reflectance hyperspectral imaging. Journal of Imaging, 4(12), 141. https://doi.org/10.3390/jimaging4120141
Cavalcanti, D. R., & Silva, L. P. (2019). Application of atomic force microscopy in the analysis of time since deposition (TSD) of red blood cells in bloodstains: A forensic analysis. Forensic Science International, 301, 254-262. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2019.05.048
Choi, W., Shin, J., Hyun, K. A., Song, J., & Jung, H. I. (2019). Highly sensitive and accurate estimation of bloodstain age using smartphone. Biosensors and Bioelectronics, 130, 414-419. https://doi.org/10.1016/j.bios.2018.09.017
Comiskey, P., Yarin, A., Kim, S., & Attinger, D. (2016). Prediction of blood back spatter from a gunshot in bloodstain pattern analysis. Physical Review Fluids, 1(4), 043201. https://doi.org/10.1103/physrevfluids.1.043201
Das, T., Harshey, A., Nigam, K., Yadav, V. K., & Srivastava, A. (2020). Analytical approaches for bloodstain aging by vibrational spectroscopy: Current trends and future perspectives. Microchemical Journal, 158, 105278. https://doi.org/10.1016/j.microc.2020.105278
de Bruin, K., Stoel, R., & Limborgh, J. (2011). Improving the point of origin determination in bloodstain pattern analysis. Journal of Forensic Sciences, 56(6), 1476–1482. https://doi.org/10.1111/j.1556-4029.2011.01841.x
de Cassia Mariotti, K., Ortiz, R. S., & Ferrao, M. F. (2023). Hyperspectral imaging in forensic science: An overview of major application areas. Science & Justice, 63, 387-395. https://doi.org/10.1016/j.scijus.2023.04.003
Dinmeung, N., Sirisathitkul, Y., & Sirisathitkul, C. (2023). Colorimetric parameters for bloodstain characterization by smartphone. Arab Journal of Basic and Applied Sciences, 30(1), 197-207. https://doi.org/10.1080/25765299.2023.2194129
Doty, K. C., McLaughlin, G., & Lednev, I. K. (2016). A Raman “spectroscopic clock” for bloodstain age determination: The first week after deposition. Analytical and Bioanalytical Chemistry, 408(15), 3993-4001. https://doi.org/10.1007/s00216-016-9486-z
Doty, K. C., Muro, C. K., & Lednev, I. K. (2017). Predicting the time of the crime: Bloodstain aging estimation for up to two years. Forensic Chemistry, 5, 1–7. https://doi.org/10.1016/J.FORC.2017.05.002
Edelman, G., Manti, V., van Ruth, S. M., van Leeuwen, T., & Aalders, M. (2012a). Identification and age estimation of blood stains on colored backgrounds by near infrared spectroscopy. Forensic Science International, 220, 239-244. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2012.03.009
Edelman, G., van Leeuwen, T. G., & Aalders, M. C. G. (2012b). Hyperspectral imaging for the age estimation of blood stains at the crime scene. Forensic Science International, 223(1–3), 72-77. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2012.08.003
Elliott, C. I., Stotesbury, T. E., & Shafer, A. B. A. (2022). Using total RNA quality metrics for time since deposition estimates in degrading bloodstains. Journal of Forensic Sciences, 67(5), 1776-1785. https://doi.org/10.1111/1556-4029.15072
EngagedScholarship @ Cleveland State University. (2024). Retrieved from https://engagedscholarship.csuohio.edu/kirk_photos/
Fang, C., Liu, X., Zhao, J., Bingbing, X., Jialin, Q., Wenli, I., … Yan, J. (2020). Age estimation using bloodstain miRNAs based on massive parallel sequencing and machine learning: A pilot study. Forensic Science International: Genetics, 47, 102300. https://doi.org/10.1016/j.fsigen.2020.102300
Giulietti, N., Discepolo, S., Castellini, P., & Martarelli, M. (2023). Neural network based hyperspectral imaging for substrate independent bloodstain age estimation. Forensic Science International, 349, 111742. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2023.111742
Glaister, J. (1926). The Kastle-Meyer test for the detection of blood: Considered from the medico-legal aspect. The British Medical Journal, 1(3406), 650–652. Retrieved from https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC2523691/pdf/brmedj08322-0010.pdf
Hanson, E. K., & Ballantyne, J. (2010). A blue spectral shift of the hemoglobin soret band correlates with the age (time since deposition) of dried bloodstains. PLoS One, 5(9), e12830. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0012830
He, H., Zhang, Q., Niu, Q., Li, Y., Sun, Q., & Zhao, D. (2022). Estimating bloodstain formation time by quantitative analysis of mtDNA degradation. Forensic Science International, 339, 111411. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2022.111411
Heneghan, N., Fu, J., Pritchard, J., Payton, M., & Allen, R. W. (2021). The effect of environmental conditions on the rate of RNA degradation in dried blood stains. Forensic Science International: Genetics, 51, 102456. https://doi.org/10.1016/j.fsigen.2020.102456
Heo, T. M., Gwon, S. Y., Yang, J. H., Hyun, S. H., Kang, H. G., & Sung, H. J. (2022). Hemoglobin subunit beta protein as a novel marker for time since deposition of bloodstains at crime scenes. Forensic Science International, 336, 111348. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2022.111348
Home, P. H., Norman, D. G., Palmer, A., Field, P., & Williams, M. A. (2022). Quantifying forensic investigations involving bloodstain pattern analysis within the UK. Forensic Science International, 339, 111424. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2022.111424
Hook, E., Fieldhouse, S., Flatman-Fairs, D., & Williams, G. (2024). Bloodstain classification methods: A critical review and a look to the future. Science and Justice, 64(4), 408–420. https://doi.org/10.1016/j.scijus.2024.06.004
https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2022.111512
International Association of Bloodstain Pattern Analysts. (2024). International Association of Bloodstain Pattern Analysts. Retrieved from https://www.iabpa.org/about_the_iabpa.php
James, S., Kish, P., & Sutton, T. (2005). Principles of bloodstain analysis. Boca Raton, Florida: CRC. https://doi.org/10.1201/9781420039467
Jung, H., Jo, Y. S., Ahn, Y. J., Jeong, J. P., & Lim, S. K. (2024). A first step towards a machine learning-based framework for bloodstain classification in forensic science. Forensic Science International, 365, 112278. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2024.112278
Kaya, D. O., Karadayi, S., Karadayi, B., & Çetin, G. (2023). Evaluation of the detectability of different ages of bloodstains on fabrics in different washing conditions and at various wavelengths. Journal of Forensic and Legal Medicine, 94, 102486. https://doi.org/10.1016/j.jflm.2023.102486
Kerr, D. J. A., & Mason, V. H. (1926). The haemochromogen crystal test for blood. The British Medical Journal, 1(3395), 134–136.
Kim, H. J., Lee, Y. R., Lee, S., Kwon, S., Chun, Y. T., Hyun, S. H., … Kang, H. G. (2022). Discovery of donor age markers from bloodstain by LC-MS/MS using a metabolic approach. International Journal of Legal Medicine, 136, 297-308. https://doi.org/10.1007/s00414-021-02640-w
Kind, S. S., Patterson, D., & Owen, G. W. (1972). Estimation of the age of dried blood stains by a spectrophotometric method. Forensic Science, 1, 27–54. https://doi.org/10.1016/0300-9432(72)90146-x
Kistenev, Y. V., Borisov, A. V., Samarinova, A. A., Colón‑Rodríguez, S., & Lednev, I. K. (2023). A novel Raman spectroscopic method for detecting traces of blood on an interfering substrate. Scientific Reports, 13, 5384. https://doi.org/10.1038/s41598-023-31918-9
Kumar, R., Sharma, K., & Sharma, V. (2020). Bloodstain age estimation through infrared spectroscopy and chemometric models. Science & Justice, 60(6), 538546. https://doi.org/10.1016/j.scijus.2020.07.004
Landsteiner, K. (1901). Über Agglutinationserscheinungen normalen menschlichen Blutes [On Agglutination Phenomena of Normal Human Blood]. Wiener klinische Wochenschrift – The Central European Journal of Medicine, 14, 1132–1134 [in German].
Latham, H. (2024). Bloodstain pattern analysis methodology. In T. L. Wolson (Ed.), Handbook of bloodstain pattern analysis (pp. 327–331). Boca Raton, Florida, United States: CRC Press. https://doi.org/10.4324/9781003163695-21
Lee, Y. R., Lee, S., Kwon, S., Lee, J., & Kang, H. G. (2022). Bloodstain metabolite markers: Discovery and validation for estimating age of bloodstain within 7 days. Analytical Chemistry, 94, 13377-13384. https://doi.org/10.1021/acs.analchem.2c01903
Li, B., Beveridge, P., O’Hare, W. T., & Islam, M. (2011). The estimation of the age of a blood stain using reflectance spectroscopy with a microspectrophotometer, spectral pre-processing and linear discriminant analysis. Forensic Science International, 212(1–3), 198-204. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2011.05.031
Li, B., Beveridge, P., O’Hare, W. T., & Islam, M. (2013). The age estimation of blood stains up to 30 days old using visible wavelength hyperspectral image analysis and linear discriminant analysis. Science & Justice, 53(3), 270277. https://doi.org/10.1016/j. scijus.2013.04.004
Li, H., Shen, C., Wang, G., Sun, Q., Yu, K., Li, Z., … Lian, C. (2023). BloodNet: An attention-based deep network for accurate, efficient, and costless bloodstain time since deposition inference. Briefings in Bioinformatics, 24(1), bbac557. https://doi.org/10.1093/bib/bbac557
Lin, H., Zhang, Y., Wang, Q., Li, B., Huang, P., & Wang, Z. (2017). Estimation of the age of human bloodstains under the simulated indoor and outdoor crime scene conditions by ATR-FTIR spectroscopy. Scientific Reports, 7, 13254. https://doi.org/10.1038/s41598-017-13725-1
MacDonell, H. L. (1972). Flight characteristics and stain patterns of human blood. Washington: National Institute of Law Enforcement and Criminal Justice.
Manasatienkij, C., & Nimnual, A. (2021). Forensic blood stain aging using reverse transcription real-time PCR. Forensic Science International: Reports, 3, 100205. https://doi.org/10.1016/j.fsir.2021.100205
Marrone, A., La Russa, D., Montesanto, A., Lagani, V., La Russa, M. F., & Pellegrino, D. (2021). Short and long time bloodstains age determination by colorimetric analysis: A pilot study. Molecules, 26, 6272. https://doi.org/10.3390/molecules26206272
Patterson, D. (1960). Use of reflectance measurements in assessing the colour changes of ageing bloodstains. Nature, 187, 688–689. https://doi.org/10.1038/187688a0
Piotrowski, E. (1895). Ueber entstehung, form, richtung und ausbreitung der blutspuren nach hiebwunden des kopfes [On the formation, form, direction, and spreading of blood stains after blunt trauma to the head]. Vienna, Austria: University of Vienna [in German].
Rough, R. (2024). Dripping blood: Stains, patterns, and trails. In T. L. Wolson (Ed.), Handbook of bloodstain pattern analysis (pp. 158–169). Boca Raton, Florida, United States: CRC Press. https://doi.org/10.4324/9781003163695-8
Rough, R., Batchelor, O., Green, R., & Bainbridge-Smith, A. (2024). An automated method for the generation of bloodstain pattern metrics from images of blood spatter patterns. Forensic Science International, 363, 112200. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2024.112200
Schneider, T. D., Kraemer, T., & Steuer, A. E. (2023). Determination of the time since deposition of blood-traces in a forensic context: Application of untargeted LC-HR-MS/MS metabolomics profiling. Drug Testing and Analysis, 15(8), 840-852. https://doi.org/10.1002/dta.3480
Schneider, T. D., Roschitzki, B., Grossmann, J., Kraemer, T., & Steuer, A. E. (2022). Determination of the time since deposition of blood traces utilizing a liquid chromatography−mass spectrometry-based proteomics approach. Analytical Chemistry, 94, 10695-10704. https://doi.org/10.1021/acs.analchem.2c01009
Seki, T., Hsiao, Y. Y., Ishizawa, F., Sugano, Y., & Takahashi, Y. (2024). Establishment of a random forest regression model to estimate the age of bloodstains based on temporal colorimetric analysis. Legal Medicine, 69, 102343. https://doi.org/10.1016/j.legalmed.2023.102343
Sharma, S., Chophi, R., Jossan, J. K., & Singh, R. (2021). Detection of bloodstains using attenuated total reflectance-Fourier transform infrared spectroscopy supported with PCA and PCA–LDA. Medicine, Science and the Law, 61(4), 292-301. https://doi.org/10.1177/00258024211010926
Sharma, V., & Kumar, R. (2018). Trends of chemometrics in bloodstain investigations. TrAC Trends in Analytical Chemistry, 107, 181-195. https://doi.org/10.1016/j.trac.2018.08.006
Shin, J., Choi, S., Yang, J. S., Song, J., Choi, J.S., & Jung, H. I. (2017). Smart forensic phone: Colorimetric analysis of a bloodstain for age estimation using a smartphone. Sensors and Actuators B: Chemical, 243, 221-225. https://doi.org/10.1016/j.snb.2016.11.142
Singh, P., Gupta, N., & Rathi, R. (2021). Blood pattern analysis-a review and new findings. Egyptian Journal of Forensic Sciences, 11(9), 1-7. https://doi.org/10.1186/s41935-021-00224-8
Smith, L. (2018, December 13). How a dubious forensic science spread like a virus. ProPublica. Retrieved from https://features.propublica.org/blood-spatter-analysis/herbert-macdonell-forensic-evidence-judges-and-courts/
Stojanović, I., Stojanović, J., Šorgić, D., & Čipev, A. (2020). Effect of incomplete sampling description in DNA reports on bloodstain pattern analysis and reconstruction of a crime scene. Medicine, Science and the Law, 60(4), 301–304. https://doi.org/10.1177/0025802420926876
Stotesbury, T., Cossette, M. L., Newell-Bell, T., & Shafer, A. B. A. (2021). An exploratory time since deposition analysis of whole blood using metrics of DNA degradation and visible absorbance spectroscopy. Pure and Applied Geophysics, 178(3), 735–743. https://doi.org/10.1007/s00024-020-02494-0
Strasser, S., Zink, A., Kada, G., Hinterdorfer, P., Peschel, O., Heckl, W. M., Nerlich, A. G., & Thalhammer, S. (2007). Age determination of blood spots in forensic medicine by force spectroscopy. Forensic Science International, 170(1), 8–14. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2006.08.023
Sun, H., Dong, Y., Zhang, P., Meng, Y., Wen, W., Li, N., & Guo, Z. (2017). Accurate age estimation of bloodstains based on visible reflectance spectroscopy and chemometrics methods. IEEE Photonics Journal, 9(1), 6500614. https://doi.org/10.1109/JPHOT.2017.2651580
SWGSTAIN. (2009). Scientific working group on bloodstain pattern analysis: Recommended terminology. Forensic Science Communications, 11(2), 14–17. Retrieved from https://theiai.org/docs/SWGSTAIN_Terminology.pdf
Thanakiatkrai, P., Yaodam, A., & Kitpipit, T. (2013). Age estimation of bloodstains using smartphones and digital image analysis. Forensic Science International, 233, 288-297. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2013.09.027
Tian, L., Chen, H., Ma, R., & Zhang, M. (2022). Estimating time since deposition of bloodstains by scanning electrochemical microscopy. ChemElectroChem, 9(17), e202200434. https://doi.org/10.1002/celc.202200434
van Kampen, E. J., & Zijlstra, W. G. (1961). Standardization of hemoglobinometry: II. The hemiglobincyanide method. Clinica Chimica Acta, 6(4), 538-544. https://doi.org/10.1016/0009-8981(61)90145-0
Weber, A. R., & Lednev, I. K. (2020). Crime clock: Analytical studies for approximating time since deposition of bloodstains. Forensic Chemistry, 19, 100248. https://doi.org/10.1016/j.forc.2020.100248
Weber, A., Wójtowicz, A., & Lednev, I. K. (2021). Post deposition aging of bloodstains probed by steady-state fluorescence spectroscopy. Journal of Photochemistry and Photobiology B: Biology, 221, 112251. https://doi.org/10.1016/j.jphotobiol.2021.112251
Wei, Y., Wang, J., Wang, Q., Cong, B., & Li, S. (2022). The estimation of bloodstain age utilizing circRNAs and mRNAs biomarkers. Forensic Science International, 338, 111408. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2022.111408
Yang, F., Qian, J., Qu, H., Ji, Z., Li, J., Hu, W., … Yan, J. (2023). DNA methylation-based age prediction with bloodstains using pyrosequencing and random forest regression. Electrophoresis, 44(9-10), 835-844. https://doi.org/10.1002/elps.202200250
Zadora, G., & Menżyk, A. (2018). In the pursuit of the holy grail of forensic science: Spectroscopic studies on the estimation of time since deposition of bloodstains. TrAC Trends in Analytical Chemistry, 105, 137-165. https://doi.org/10.1016/j.trac.2018.04.009
Zhang, R., Wang, P., Chen, J., Tian, Y., & Gao, J. (2023). Age estimation of bloodstains based on Raman spectroscopy and chemometrics. Spectrochimica Acta, Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 290, 122284. https://doi.org/10.1016/j.saa.2022.122284
Zou, T., & Stern, H. S. (2022). Towards a likelihood ratio approach for bloodstain pattern analysis. Forensic Science International, 341, 111512.
Zou, T., & Stern, H. S. (2025). A Dirichlet process model for directional-linear data with application to bloodstain pattern analysis. Computational Statistics and Data Analysis, 204, 108093. https://doi.org/10.1016/j.csda.2024.108093
Кількість переглядів: 1790 Кількість завантажень PDF: 656
Авторське право (c) 2025 Історія науки і техніки
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Авторські права та ліцензування
Ліцензійні умови: автори зберігають авторське право, а також надають право журналу публікувати оригінальні наукові статті, що містять результати експериментальних і теоретичних досліджень і не знаходяться на розгляді для опублікування в інших віданнях. Всі матеріали поширюється на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License International CC-BY, яка дозволяє іншим розповсюджувати роботу з визнанням авторства цієї роботи і першої публікації в цьому журналі.
До рукопису статті додається підписана авторами відсканована копія «Угоди» про передачу авторами прав на публікацію рукопису і подальше розміщення статті в інтернеті (у форматі * .pdf або * .jpg).
Цією угодою автор засвідчує, що поданий матеріал:
- не порушує авторських прав інших осіб або організацій;
- не був опублікований раніше у інших видавництвах та не був поданий до публікації у інші видання.
Автор передає редколегії журналу "Історія науки і техніки" права на:
- публікацію статті українською (англійською та російською) мовою та розповсюдження її друкованої версії.
- переклад статті англійською мовою (для статей українською та російською мовою) та розповсюдження друкованої версії перекладу.
- розповсюдження електронної версії статті, а також електронної версії англомовного перекладу статті (для статей українською та російською мовою), через будь-які електронні засоби (розміщення на офіційному web-сайті журналу, в електронних базах даних, репозитаріях тощо).
Автор зберігає за собою право без узгодження з редколегією та засновниками:
- Використовувати матеріали статті повністю або частково з освітньою метою.
- Використовувати матеріали статті повністю або частково для написання власних дисертацій.
- Використовувати матеріали статті для підготовки тез, доповідей конференцій, а також усних презентацій.
- Розміщувати електронні копії статті (у тому числі кінцеву електронну версію, завантажену з офіційного web-сайту журналу) на:
- персональних web-ресурсах усіх авторів (web-сайти, web-сторінки, блоги тощо);
- web-ресурсах установ, де працюють автори (включно з електронними інституційними репозитаріями);
- некомерційних web-ресурсах відкритого доступу (наприклад, arXiv.org).
В усіх випадках наявність бібліографічного посилання на статтю або гіперпосилання на її електронну копію на офіційному сайті журналу є обов’язковим.
