Осемнадесет изследователи от Софийския университет "Св. Климент Охридски" са сред първите два процента на най-добрите учени в света за 2022 г., съгласно известната като Станфордска класация. Това съобщи пресцентърът на висшето училище.
Класацията групира всички изследователи в 22 научни области и 176 подобласти. Тя е съставена въз основа на комплексен анализ, който обхваща информация за брой цитирания, H-индекс, коригиран в съавторство Hm-индекс, цитати на статии при различни позиции на авторство и други.
В класацията фигурират имената на учени от Софийския университет "Св. Климент Охридски", от Българската академия на науките и от други български университети. Българските изследователи са от различни области на науката и заемат челно място в класацията в съревнование с милиони свои колеги от цял свят.
Изявените учени от Софийския университет са: акад. Николай В. Витанов (188 място в Обща физика), проф. Иван Христов (522 място в Оптоелектроника), проф. Валентин Попов (1302 място в Приложна физика), чл.-кор. Стойчо Язаджиев (1454 място във Физика на ядрото и елементарните частици), проф. Юлия Веселинова (7530 място в Приложна физика) от Физическия факултет и д-р Марин Буков (375 място в Обща физика).
Учените от Факултета по химия и фармация в класацията: са чл.-кор. проф. Тони Спасов (6219 място в Науки за материалите), акад. Николай Денков (620 място в Химична физика), акад. Петър Кралчевски (1956-2000 г.) (1019 място в Химична физика), чл.-кор. Димитър Цалев (1080 място в Аналитична химия), проф. Иван Иванов (1630 място в Химична физика), проф. Георги Вайсилов (1661 място в Химична физика), чл.-кор. Красимир Данов (1714 място в Химична физика), проф. Ирина Караджова (2211 място в Аналитична химия) и проф. Славка Чолакова (1929 място в Химична физика).
В класацията са и проф. Иво Грабчев от Медицинския факултет (1357 място в Химична физика), проф. Димитър Вакарелов от Факултета по математика и информатика (9572 място в Изкуствен интелект), и проф. Василий Гольцев от Биологическия факултет (2835 място в Ботаника).
Данните могат да се намерят на адрес: https://elsevier.digitalcommonsdata.com/datasets/btchxktzyw/4
