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关于文章评价的另类探讨

  每年6月底,科研工做者都对新的SCI影响因子(IF)充满等候,等候本人所颁发论文的影响因子有大幅度上升。

  评、评职称和岁尾总结的时候,大师都要正在统计SCI论文上破费不少功夫。有些统计看得人目炫狼籍。好比,有些单元需要将年度颁发的所有SCI论文的影响因子加和,更有甚者还要求将论文被援用的影响因子加和,不晓得这后一种统计体例想申明什么问题。

  分歧窗科正在用SCI的影响因子进行比力时,发觉可比性很差,于是中国科学院文献谍报核心按年度和学科按照影响因子对刊物进行了4个品级的划分,这就是《JCR期刊影响因子及分区表》。分区表素质上仍然是影响因子的简单归类,只是由于正在分歧窗科之间进行区分,所以显得更“合理”一些。可是,不管是影响因子仍是分区,都是对影响力(被援用频次)所进行的评价,取做者小我颁发论文的程度有何相关?

  也许有人辩论说,正在高影响因子上颁发论文,难度要大一些。也许总体上是如许,但有时候我们也见到很多反例(很多人都有雷同的履历),一个低影响因子的没有中,而转投高影响因子的却被录用了。所以正在后面的切磋中,为了便于申明问题,将解除Science、Nature、PNAS等这类取具体专业无关的高级科普。

  虽然文章程度取的影响因子有必然的联系关系,但这种联系关系并非那么强烈。一个的影响因子是必然期间内其所有颁发论文遭到关心程度的全体表现,这正在统计学上用于申明的程度常成心义的。但若是评价单篇论文程度,简单地用的程度来取代明显是错误的。

  现正在有很多人,用单篇论文的援用率(援用次数)来进行评价。不得不说,这正在评价上是一个庞大的前进。为领会除一些做者为了报酬添加这个数值而疯狂自引的环境,很多评价系统中只统计他引的次数。若是割裂开其他的要素,仅仅谈援用次数,看似也并不合理,由于有很多要素会影响这个数据。

  (1)取本身被其他同业和做者获取的程度相关。容易获取的,相对被援用的可能性添加;高影响因子的,获得关心的可能性添加,被援用的机遇也添加。影响因子高,有多方面的缘由,出格是现正在,正在后台的一些不法或者的贸易运做也是一个很是主要的要素,有时候以至取从编的办刊思惟有很大的联系关系。无论若何,颁发正在这些高影响因子上,做者的研究会遭到更多关心,也有了取更多同业进行交换的机遇,因而该当激励大师尽量正在高影响因子上颁发论文。

  (2)取论文颁发的时间相关。对于一些抢手的研究,文章早一期出来取晚一期出来是有很大不同的。论文颁发被援用一般存正在必然的时畅和变化纪律,一般刚起头的援用率添加很慢,随之是一个高速增加过程,然后维持这个速度一段时间(可长可短),或者之后进入下降阶段。正在分歧时间阶段统计,这个不同是很大的。因而,仅仅统计年度援用次数进行比力是不太切确的。

  (3)取能否采用电子版并优先颁发相关。有些,只需接管了,就采用电子版的体例将颁发出来;有些要生成最终出书样式的PDF文件,以Advance Access的体例颁发出来;还有些要实物出书印刷后才发布电子版,或者完全没有电子版。

  要消弭这些无法公允比力的问题,我想到了一个“另类”评价法:先对做者颁发的每篇文章取本刊物同期颁发的所有论文的均援用数进行比力,获得评分,然后将这些评分按照具体环境计较总分或平均值。

  一份实正的专业,其scope(范畴)大致限制正在一个无限的范畴内,这个scope大致被同业关心的程度也该当是雷同的,正在一个内进行比力消弭了分歧刊物间发生差别的要素;若是还正在同期刊物内的文章进行比力,就进一步消弭了论文颁发时间分歧所带来的影响。

  具体若何操做呢?起首检索出方针同期颁发所有文章的被援用次数(采用web of science很容易获取)并计较平均值,然后将方针论文的援用次数除以这个平均值,就是该篇论文的得分。这个得分概况上看是暗示该论文正在当期上的排名,素质上倒是表达了正在某一具体的专业范畴论文遭到现实关心的程度,也就该当代表了该论文的“程度”。

  若是采用这种法子,影响因子取我何关?文章颁发正在低影响因子上的文章被援用次数多,本身也就申明了“酒喷鼻不怕小路深”的事理;而颁发正在高影响因子上的文章被援用次数低,能否有“滥竽凑数”的嫌疑呢?

  有人担忧,采用这种方式,能否会有人锐意将好的论文往低影响因子的投以添加这个评分呢?可是,前面曾经说过,高影响因子获得关心的可能性是添加的,谁能一篇论文投到低影响因子上会遭到同样的关心呢?若是自认为是篇好文章,为什么不敢放到高程度上去比力呢?

  更有人担忧,若是如许的话,那么投高影响因子的论文数量会降低。如许不就对了嘛代孕费用!我们为什么要逃求阿谁高影响因子呢?投本人认为最合适的专业,投最能惹起小同业关心的,是科研工做者最原始、最合理的逃求,不是吗?文章不管发正在哪儿,只需是公开辟表的,好的工具最终会获得其应有的认可。并且,正在去掉阿谁马甲(影响因子)之后获得的认可,该当是更实正在地反映了论文的学术价值。

  博文发出后,很多伴侣加入了会商。正在会商中我俄然认识到,这个目标的算法简直还有一些值得完美的处所,由于文章颁发正在分歧上简直存正在难易程度的差别,这个差别正在某种程度上也是“程度”的表现。此时,我再次想到了影响因子。于是,这个文章“程度目标”就该当由两部门构成,一部门是影响因子,另一部门就是上述的比值,二者相乘就可更合理地代表文章水准和影响力。下面举些例子来更好地申明这个问题。起首考虑一个容易理解的环境,好比两篇论文别离颁发正在分歧的上,若是这个比值刚好都是1的话,这两篇文章其实正好代表了的平均程度,那么用的影响因子代表文章的程度,这明显是合理的。再好比,一篇文章颁发正在影响因子为10的上,若是正在必然累计时间内,比值为0.5,也就是说只要平均程度的一半,那么最初的得分为5;若是这个比值为2,那么文章的影响力超越平均程度达到其2倍,那么最初的得分就是20。若是文章一次也没有被援用过,不管所颁发的影响因子有多高,最终也只能评价为没有影响力的充数文章。

  很较着,若是能按照这种体例进行评价,就会促使做者更沉视文章本身被援用和关心的可能性(这正好就是文章质量的表现),而不是仅仅去关心影响因子,呈现想方设法去“高攀”的现象,回归科技论文颁发的邪道。

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