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SCI期刊评价标准是什么

  大家在了解和选择投稿期刊过程中,往往第一习惯就是关注影响因子(IF)和分区信息,通过这两个数据来判断期刊水平。确实,IF和分区是目前使用的比较多的用来衡量期刊学术影响力的指标,但是仅通过两个指标来评价期刊还是不够的。 那么对于其他的指标,比如citescore,OA期刊,H-index,H5-index,SNIP,这些是什么你知道吗?这些期刊评价指标与IF、分区又有什么区别呢?让小编今天一次为大家讲清楚!

SCI期刊评价标准是什么

  一 、CiteScore

  1、CiteScore的含义

       CiteScore(引用次数)是2016年12月8日爱思唯尔(Elsevier)发布的一个指标,以透明和全面的视角衡量期刊影响因子,以指导科研人员选择合适的期刊来发表研究成果。也有科研人员预测,citeScore这个指标将会冲击IF的经典地位。 

       2、CiteScore的计算方法

       某期刊CiteScore值=该期刊前3年发表论文在第4年度的篇均引用次数。 

       举个例子:某期刊的CiteScore 2015数值等于2012-2014这三年间所发表的文章在2015年的被引用次数,除以该期刊在2012-2014这三年间发表并收录于Scopus数据库中的文章数量总和。 

        具体可以看看下面这张图:

SCI期刊评价标准是什么

  3、影响因子(IF)和CiteScore的区别

       自从Elsevier重磅推出CiteScore后,一直被认为是IF的强有力竞争者,CiteScore取代IF之声也是此起彼伏,那么让我们通过一张图表对两个指标进行简单区分。

SCI期刊评价标准是什么

  从上表可以看出,在更新时间和可重复验算特性上IF和CiteScore是相同的,但在数据库、推出时间、计算方法、适用范围、获得渠道这五个方面都略有不同。由于相比于IF,CiteScore是新出现的体系,有一定的后发优势,所以规避了不少在期刊评价方面的劣势。但是也正是因为出现较晚,目前CiteScore信息在大家视野中的曝光度还是要低于IF的。

   4、CiteScore分区

       为了进一步展示出期刊影响力的大小,Scopus数据库使用了分区这个概念,使用的是CiteScore百分位分区

       · Q1:CiteScore百分位为75%-99%的期刊;

       · Q2:CiteScore百分位为74%-50%的期刊;

       · Q3:CiteScore百分位为49%-25%的期刊;

       · Q4:CiteScore百分位为24%-0%的期刊。 

        这与JCR分区方式相似,均是在学科领域内按照影响力的大小等分为4个区,但与中科院的分区类型有较大差异。不管是哪种分区,这些分区方式均在一定程度上对期刊进行了比较和排名,以作为科研绩效评价的主要依据。

  二 、OA期刊

  1、OA期刊概念

       OA(Open Access)期刊又称开源期刊,指将学术信息资源放到互联网上,任何人可以免费获取资源,不需考虑版权或注册的限制。由于其开放获取的特点,所以不受科研机构购买数据库的限制,有利于研究成果被更广泛引用,因此得到很大的关注。 

       需要说明的是,在论文质量控制方面,OA期刊与传统期刊类似,采用严格的同行评审制度。

       2、OA期刊主要特点

       · 作者付费出版、读者免费获得、无限制使用(作者保留版权);

       · 有利于他人获取文章后引用,提高文章被引率;

       · 资源数量大;

       · 更新及时;

       · 检索功能强大,使用便捷;

       · 提供期刊“目录”浏览。

  三 、H-index

  1、H-index概念

       H-index,又称h指数,或者h因子,是2005年UCSD理论物理学者提出的概念,主要是描述科研人员的科学生产力和影响力。一个人的h指数越高,则表明他的论文影响力越大。

       2、H-index的计算方法

       如果某学者在其所有学术论文中至少有n篇论文分别被引用了至少n次,那么该学者的h指数就是n。

       举个例子:某学者共发表了50篇论文,其中至少有20篇论文被引用至少20次,那么他的h指数就是20。如果这位学者再发表第51篇论文,这篇论文被引用了19次,那么他的h指数仍然是20。

       3、H-index的查询方式

       通过Web of Science或者Scopus数据库都可以搜索某个学者的h指数。

       4、H-index的局限性

       h指数仅是一个数字,在反映研究人员的工作成果上还是存在一定的局限性

       · 在同一篇论文中,h指数无法体现不同作者排名情况下,各位作者的贡献度差异;

       · h指数无法按照领域进行区分和比较,有些领域的学者论文被引用情况明显高于其他领域,而h指数无法反映这一情况;

       · 如果一篇论文是因为其他消极原因(比如作为反面教材)被引用,这种情况也无法被区分。

  四 、H5-index

  1、H5-index概念

       大家还会经常看到一个与h指数相似的指标——H5-index

       上一段提到的h指数后来经过延伸与扩展被应用到期刊、专利、学术机构评价等方面,但由于其存在一定的局限性,所以针对不同缺陷,又有几个指标被先后提出,用于改进h指数。H5-index就是其中一个。

       H5-index,也称H5指数,或谷歌学术H5指数,它表示的意思是5年内有h篇文章被引用超过h次。各位需要查找文献的小伙伴们,在查找文献时,可以通过H5指数来查找领域内的经典文献。

       此处不得不提醒一下,有小伙伴经常会把h指数和H5指数两个指标弄混淆,其实h指数是针对个人论文引用次数进行统计,而H5指数是针对期刊的引用次数的评价体系。

       2、H5-index的计算方法

      H5指数计算方法:某期刊近五年发表的N篇论文中,有H篇论文至少被引用了H次,其余每篇(N-H)论文的被引频次都小于H,此H值就是该期刊的H5指数。

       如果觉得计算比较麻烦的小伙伴,也可以通过谷歌学术查询期刊的H5指数~

       3、H5-index优劣势

       有学者对H5指数进行专业的数据分析和验证,发现H5指数是可用于期刊评价的优秀指标,其存在以下优势:

       · H5指数打破h指数只增不减或保持不变的情况;

       · H5指数可以帮助挖掘出创刊不久但是极具潜力的优秀期刊;

       · H5指数灵敏度较高,出现指数几年不变的可能性会降低。

       H5指数可能会因为谷歌学术对所有论文数据爬取不完全而出现偏差,但这是谷歌学术后续需要再提升的地方。

  五 、SNIP

  1、SNIP概念

       SNIP(Source Normalized Impact per Paper),指篇均来源期刊标准影响。SNIP是由荷兰莱顿大学学者在2010年提出来的,可以用来衡量不同领域的引文影响力,以修正领域内因引用潜力差异而造成的评价误差。 

       2、SNIP的计算方式

       SNIP统计的期刊数据是基于Scopus数据库进行计算的。SNIP = RIP(篇均粗影响)/ RDCP(数据库相对引用潜力),其中RIP是指期刊前三年发表论文在统计当年的平均被引用次数,RDCP是指期刊所属领域的论文中参考文献被Scopus数据库收录的平均数。

       3、SNIP的优势

       虽然SNIP的计算量较大,并且检验较为困难,但是该指标还是具有许多优势:

       · SNIP是基于同行评议期刊论文间的引文情况进行计算的,降低了人为操控的可能性;

       · SNIP可以消除学科之间的差异,反映期刊在该领域内的影响力;

       · SNIP的三年统计时段避免了一些领域论文2年之后不能达到引用峰值,而有些领域5年后错过引用峰值的问题。

  六 、总结

  总结一下,今天提到的几个概念:

SCI期刊评价标准是什么

  在看完以上期刊信息的介绍后,相信你对于citescore、OA期刊、H5-index、H-index和SNIP已经有所了解了。现在选期刊时,除了IF和分区,你应该知道还需要关注什么信息了吧?  

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