影响因子就是一切?

影响因子就是一切?

虽然影响因子是目前最资深、有争议、最广泛应用的引用数据,不过已不如过去辉煌了,近几年来,IF因为其限制而饱受批评,学术研究团体也正积极找寻可以更好评估研究质量的替代衡量方法,这使得h指数、特征因子分值(Eigenfactor score)和一些计算论文在社交网络传播的公式逐渐兴起。
 
越来越多人在质疑影响因子的可行性,最近武老师简介了一个研究,其中提到我们所熟悉的IF年代看似即将终结。该研究可arxiv免费阅读,作者们评估了1902年至2009年一百多年间期刊影响因子与期刊发表的个别论文引用数间的关联性,他们假设关联性从90后开始减少,过去一项关于《影响因子在所有人需要读整本纸本期刊的时代确实占有一席之地》的争议支持了这个假设。图书馆人员根据影响因子来决定要收藏那些期刊,但是,当学术论文发表数字时代来临,研究人员输入关键词就可以在线找到自己想看的论文,他们再也不需要把整本期刊给看完,期刊的影响因子也就不那么重要了。
 
他们发现期刊影响因子与各论文引用数的关联,如假设所设定的,在过去20年来逐渐减弱,此现象在各学科领域都一样,更有趣的是,他们评估了有多少前5%10%的引用论文是发表在顶尖5%10%(依影响因子排序)的期刊,结果发现该比例在过去20年来急速下降。
 
由此可知,影响因子在文献(前段提及的研究指出的现象)及研究人员心中的地位正在下降,虽然基金单位在审核时还是会看发表的期刊的IF分数,我还是怀疑这占决定的比重有多少,我也在先前的博文里说明过为什么h指数在衡量研究质量上比影响因子可靠。为了精确呈现出你的研究质量以及应对基金评审对你发表在低分期刊的印象,你应该提供你的h指数和其他发表论文的衡量数据来帮你的基金申请加分。很清楚的一点是,如果你对于你的研究有很强的目标和成熟的专业知识,影响因子不是一切。
 

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