除了影响因子 还有哪些指标可以评价论文的价值

除了影响因子,还有哪些指标可以评价论文的价值?一提起论文价值,恐怕首先想到的是影响因子。尤其是在中国,影响因子对于科研人员和工作者真是命根,晋级,升迁,申请基金,评奖等等无不与影响因子有关。但是除了影响因子,还有许多其它的评价论文价值的方法。本文就介绍一下常见和新兴的评价论文价值的指标。

评价一个论文价值,无非从量化和质化两个方面来评价,或者期刊和论文的角度来评价。下面提到的指标,有的是从量化,有的是从质化,有的是从期刊角度,有的是从文章角度。

影响因子

除了影响因子 还有哪些指标可以评价论文的价值

影响因子确切说是针对期刊的,而并非直接针对论文的。

影响因子应该是一个量化和半质化的指标。为何?这是因为高影响因子的期刊低水平的文章也并非没有,低影响因子高水平的论文也大有存在。

当然,如果论文婆家找的好,自身的身份也就自然高了。正如以前的皇妃,可能整个素质比一般大众好,可以平民中也大有出类拨粹的人物存在。

因此,现在影响因子也是饱受垢病。有的人戏称SCI是stupid chinese idea,其中的原因也就不多说了。

查看影响因子的方法有多种,最经典的方法当然是Web of Science,但是收费,一般人用不起。简单方便的方法可以使用医学文献助手:利用医学文献助手筛查PubMed文献质量

引用次数

这个就不用多介绍了吧。很多数据库和在线查询平台都可以实现引用次数的查看,例如Google和微软学术搜索Microsoft Academic Search,还有利用医学文献助手筛查PubMed文献质量

H指数(H Index)

H指数是2005年由美国加利福尼亚大学圣地亚哥分校的物理学家乔治·希尔施提出的。

H指数的计算基于其研究者的论文数量及其论文被引用的次数。赫希认为:一个人在其所有学术文章中有N篇论文分别被引用了至少N次,他的H指数就是N。

可以按照如下方法确定某人的H指数:

  • 将其发表的所有SCI论文按被引次数从高到低排序;
  • 从前往后查找排序后的列表,直到某篇论文的序号大于该论文被引次数。所得序号减一即为H指数。

以上有关H指数的内容来自维基百科

查看H指数的最简单的方法就是利用Google Scholar,注意是英文版的,中文版的不要。另外FireFox和Chrome也有相应的插件可以选用。

I10指数(I10-Index)

I10-index是由Google提出来的,指作者发表文章数被引用10次以上的个数。

比如我发表了100篇文章(呵呵,有点大了啥),其中90篇被他人引用了10次以上,那么本人的I10-index就是90。

如果说影响因子是针对期刊的话,那么H指数和I10指数就是针对个人的。论文的影响因子高,只能说该论文找了一个好婆家,具体引用情况并不一定。而H指数和I10指数就是确切反应论文引用的一种量化标准。

G指数(G-Index)

G-Index(G指数)相比于上述几个指标来有点默默无闻。G-Index是由Leo Egghe于2006年提出的, 评价作者论文数量的一个指标。

G指数的计算方法如下

  • 把所有作者发表文章按照引用次数降序排列,序号为g
  • 把作者所有发表文章的序号进行平方,得到g2
  • 把作者所有文章的引用次数进行加法,得到∑TC
  • 最后一个∑TC仍大于g2的序号就是G指数。

有点绕哈,没事举个例子更清楚一些,比如我发表了以下文章,按照引用次数进行排序如下

引用次数(TC) 序号(g) 文章引用次数之和(∑TC) g2
47 1 47 1
42 2 89 4
37 3 126 9
36 4 162 16
21 5 183 25
18 6 201 36
17 7 218 49
16 8 234 64
16 9 250 81
16 10 266 100
15 11 281 121
13 12 294 144
13 13 307 169
13 14 320 196
13 15 333 225
12 16 345 256
12 17 357 289
12 18 369 324
12 19 381 361
11 20 392 400

由上表可以看出我的H指数是13,g指数是19,因为第20个文献g2已经大于前面所有引用次数之和了。(该例子数值来源于Egghe. An Improvement of the H-Index: the G-Index)

G指数相比于H指数和I10指数,更能反应论文整个引用情况。比如我发表的文章,总体都不高,可能H指数比较高,可是一算G指数立马原形毕露,原来是水货一枚。

H5指数(H5-index)和H5中位数(H5-median)

H指数、I10指数和G指数是针对个人论文引用次数的统计,而H5指数和H5中位数(H5-median)是针对杂志引用次数的一种评价体系。

H5指数

H5指数是过去5年之内某一杂志所发表的论文数相比于引用数的最小值,如

Nature杂志过去5年之内发表了1000篇文章(当然实际数值比这个大),按照每篇论文的引用数进行降序排列

第381位的文章的引用数是381,而382的文章引用数是300,那么Nature的H5指数就是381

H5相较于IF,是反应杂志过去5年文章的引用情况,而IF是反应的杂志平均引用情况。H5相较于H指数,是针对杂志的总体情况,而H指数是针对于个人论文的引用情况。

有时候不同影响因子的杂志,H5可能一样。如PLoS One和Nature Reviews Immunology的H5都是130,可是两者的影响因子相差可不止一个档次。

H5中位数

H5中位数(H5-median)是指所用文章引用次数的中位数。为毛不用平均数?因为资料不是正态分布。每一个杂志的文章引用次数肯定不会是平均分布的,正如我国居民收入一样。有的引用次数肯定很大,可是有的文献可能很水,引用次数少的可怜。如果平均无法反应真实的引用情况,中位数最佳的选择。

F1000

F1000(Faculty of 1000)是为生物学及医学研究人员提供评估服务的二次文献数据库,是由英国BioMed Central出版的一种新型在线研究辅助工具,包括生物学(Biology)和医学(Medicine)两大系列。 其目前是给生命科学研究者一个新的评价体系,而不仅仅依赖于是否被SCI收录。

医学F1000:由2400多位世界顶级的临床专家、学者收集和评价,提供目前世界上最重要的医学论文信息及发展趋势。它包括18个领域:麻醉和镇痛、心血管疾病、重症监护和急诊医学、皮肤病学、糖尿病和内分泌病学、循证医学、胃肠病和肝病学、血液病学、感染性疾病、肾病学、神经疾病、肿瘤学、心理学、公共卫生和流行病学、呼吸系统疾病、风湿和临床免疫、泌尿病学、女性健康。该网站文献与PubMed及PubMed Central进行了链接。

生物学F1000:由2300多位专家学者的评价,提供目前世界上最重要的生物学论文信息及研究趋势。涵盖学科领域:生物学、生物化学、生物信息学、生物技术、癌症生物学、心血管生物学、细胞生物学、化学生物学、发育生物学、生态学、进化生物学、胃肠生物学、基因组学和遗传学、免疫学、代谢及内分泌学、微生物学、分子生物学、分子医学、神经科学、药理学与药物发现、生理学、植物生物学、肾生物学、呼吸生物学、结构生物学。

主要特点

  • 主要对PubMed收录的重要论文的进行客观评估,评估依据是以学术成就而非该期刊是否被SCI收录;
  • 参加评议的成员分别由美国和欧洲等国际知名机构的著名专家组成。根据论文对当前世界生物和医学研究的贡献程度和科学价值,通过客观反映学术水平的指标(F1000因子)给予评分,每日将最近一个月内的极少数优秀论文推荐给读者,并提供Pubmed链接。

F1000三个等级分别为9分(杰出)、6分(必读)和3分(推荐)。

以上有关F1000的内容来自百度百科

因此F1000相比于影响因子,多人工挑选的干预,其分值高的研究意义就比较重大。F1000应该是一个质化的指标,最简单的实时查看F1000的方法也可以使用医学文献助手。

聊完了传统的评价指标,再扒一扒新兴的论文评价指标

Altmetric

Altmetric是一个新兴的指标,虽然字面意思是替代指标,但是我认为「社会化影响力」或者「网络影响因子」或者「分享因子」更能反应其本质。

Altmetric出现的背景

可能大家遇到这么一种情况,有的论文发表以后,被大家广泛转载,网络新闻报道,Twitter或者G+上评论和分享。这时,影响因子和F1000就不能反应这些了。

Altmetric就是在这种情况下出现的,Altmetric就是反应某一论文分享、下载、阅读的情况。

但是现在Altmetric争议也比较大,关于名字都有争议。我个人认为InterMetric更好,简称IM,有点和实时通讯软件混了啥。SocialMetirc,简称SM,有点变态了哈。

有关Altmetric更多详情可以参阅此文:利用Altmetric评价系统了解论文的关注度分享情况

类似的还有Plum Metrics利用Plum Metrics评价系统了解论文的关注度分享情况)和Impactstory(这个可能要挂代理)

RG Score

RG Score(RG因子)是ResearchGate推出的一个评价作者的指标。RG Score推出的目的是为了帮助评价自己在科学圈内的处于一个啥水平。计算方法并不是自我发表了多少文章,而是自己的科研工作被同行认可以程度。

RG Score不同于传统评价指标在于可以统计更多的信息,如下载,浏览、分享等。RG Score不同于Altmetric之处在于RG Score更测重于分享。如果和同行分享自己的Idea,并得到同行的认可和讨论,那么RG Score增长很快。

更多有关RG Score的详情可以查看此文:ResearchGate科研人员自己的FaceBook

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