Además del factor de impacto, ¿qué otros indicadores se pueden utilizar para evaluar el valor de un artículo?
Evaluar el valor de un artículo no es más que evaluarlo desde dos aspectos: cuantitativo y cualitativo, o evaluarlo desde la perspectiva de la revista y del artículo. Las métricas que se mencionan a continuación son cuantitativas, cualitativas, periódicas y de artículos.
Factor de Impacto (IF)
El factor de impacto es específico de las revistas y no directamente de los artículos.
El factor de impacto debe ser un indicador cuantitativo y semicualitativo. ¿Por qué? Esto se debe a que las revistas con factores de impacto altos no solo tienen artículos de bajo nivel, sino también artículos de alto nivel con factores de impacto bajos.
Por supuesto, si el marido de la autora encuentra un buen trabajo, su estatus naturalmente será alto. Al igual que las anteriores concubinas imperiales, su calidad general puede ser mejor que la del público en general, y también hay muchas personas destacadas entre la gente común.
Por lo tanto, el factor que influye ahora también es la enfermedad escamosa. Algunas personas llaman en broma a la SCI una "estúpida idea china". No entraré en detalles sobre las razones.
Existen muchas formas de comprobar los factores de impacto. Por supuesto, el método más clásico es ScienceNet, pero la mayoría de la gente no puede permitírselo. Una forma sencilla y cómoda es utilizar Medical Literature Assistant: utilice Medical Literature Assistant para evaluar la calidad de la literatura de PubMed.
Número de citas
No necesito presentar esto. Muchas bases de datos y plataformas de consulta en línea pueden verificar la cantidad de citas, como Google y Microsoft Academic Search, y utilizar el Asistente de literatura médica para evaluar la calidad de la literatura de PubMed.
Índice h (índice h)
El índice h fue propuesto en 2005 por George Hill Shi, físico de la Universidad de California, San Diego.
El índice H se calcula en función del número de artículos escritos por sus investigadores y del número de veces que sus artículos han sido citados. Hirsch cree que cuando N artículos entre todos los artículos académicos de una persona se citan al menos N veces, el índice H de la persona es N.
Puedes determinar el índice H de una persona:
Ordenar todos los artículos de SCI que haya publicado por número de citas, de mayor a menor;
Empezar desde el principio Buscar la lista ordenada al final hasta que el número de serie de un artículo sea mayor que el número de citas del artículo. El índice H se obtiene restando 1 del número de secuencia obtenido.
La información anterior sobre el índice H proviene de Wikipedia.
La forma más sencilla de comprobar el índice H es utilizar Google Scholar. Tenga en cuenta que está en inglés, no en chino. Además, Firefox y Chrome también tienen los complementos correspondientes para elegir.
Índice I10 (Índice I10)
El índice I10 fue propuesto por Google y se refiere al número de artículos publicados por el autor que han sido citados más de 10 veces.
Por ejemplo, si publico 100 artículos (jaja, es un poco grande), 90 de ellos han sido citados por otros más de 10 veces, entonces mi índice I10 es 90.
Si el factor de impacto es para revistas, entonces el índice H y el índice I10 son para individuos. El factor de impacto del artículo es alto. Solo se puede decir que el artículo ha encontrado un buen marido, pero las citas específicas no son necesariamente seguras. El índice H y el índice I10 son estándares cuantitativos que reflejan con precisión el estado de citación de un artículo.
índice g
El índice G (índice G) es un poco desconocido en comparación con los indicadores anteriores. El índice G fue propuesto por Leo Egghe en 2006 y es un indicador para evaluar la cantidad de artículos escritos por un autor.
El índice G se calcula de la siguiente manera
Ordene los artículos publicados por todos los autores en orden descendente según el número de citas, y el número de serie es g.
G2 se obtiene elevando al cuadrado los números de serie de todos los artículos publicados por el autor.
Suma los tiempos de citación de todos los artículos del autor para obtener ∑TC.
El último número de secuencia donde ∑TC sigue siendo mayor que g2 es el índice G.
Es un poco indirecto. Está bien. Quedará más claro con un ejemplo. Por ejemplo, publiqué los siguientes artículos, ordenados por número de citas.
Recuento de citas (TC) y número de secuencia (G)
Recuento total de citas (∑ TC) g 2
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< / p>
12 16 345 256
12 17 357 289
12 18 369 324
12 19 381 361
11 20 392 400
… … … …
Como se puede ver en la tabla anterior, mi índice H es 13 y mi índice G es 19, porque el g2 del documento número 20 es mayor que todas las citas anteriores la suma de. (Los valores para este ejemplo provienen de una modificación del índice egghe.an: el índice g).
En comparación con el índice H y el índice I10, el índice G puede reflejar mejor la situación general de citas del artículo. Por ejemplo, los artículos que publico generalmente no son altos y el índice H puede ser relativamente alto, pero una vez que se calcula el índice G, se revela que son importaciones paralelas.
Índice H5 (índice H5) y mediana H5 (mediana H5)
El índice H, el índice I10 y el índice G son estadísticas del número de citas de artículos individuales, y el índice H5 y H5-mediana son sistemas de evaluación del número de citas de una revista.
Índice H5
El índice H5 es el valor mínimo de la relación entre el número de artículos publicados en una revista y el número de citas en los últimos cinco años, como por ejemplo
《 La revista Nature ha publicado 1.000 artículos en los últimos cinco años (por supuesto, el valor real es mayor), ordenados en orden descendente según el número de citas de cada artículo.
El número de citas de 381 artículos es 381 y el número de citas de 382 artículos es 300, por lo que el índice H5 de "Naturaleza" es 381.
H5 es la citación de artículos en la revista React en los últimos cinco años en comparación con IF, que es la cita promedio de la revista React. En comparación con el índice H, el H5 se centra en la situación general de la revista, mientras que el índice H se centra en las citas de artículos individuales.
A veces las revistas tienen diferentes factores que influyen, H5 puede ser el mismo. Por ejemplo, el H5 de "PLoS One" y "Nature Reviews Immunology" son 130, pero la diferencia en los factores de impacto entre los dos puede ser de más de un nivel.
Mediana H5
Mediana H5 se refiere a la mediana del número de citas de los artículos utilizados. ¿Por qué no utilizar el promedio? Porque los datos no se distribuyen normalmente. El número de citas por revista ciertamente no está distribuido de manera uniforme, al igual que los ingresos de los residentes chinos. Definitivamente, algunos se citan mucho, pero algunos documentos pueden ser muy acuosos y tener muy pocas citas. Si el promedio no refleja citas reales, la mediana es la mejor opción.
F1000
f 1000 (Instalación de 1000) es una base de datos de literatura secundaria que brinda servicios de evaluación para investigadores biológicos y médicos. Es una nueva ayuda a la investigación en línea publicada por BioMed Central del Reino Unido, que cubre biología y medicina. Actualmente existe un nuevo sistema de evaluación para los investigadores en ciencias de la vida, que no depende únicamente de si están incluidos en el SCI.
Medical F1000: recopilado y evaluado por más de 2400 expertos y académicos clínicos de primer nivel, proporciona la información sobre artículos médicos internacionales más importantes y las tendencias de desarrollo.
Contiene 18 campos: anestesia y analgesia, enfermedades cardiovasculares, cuidados intensivos y medicina de emergencia, dermatología, diabetes y endocrinología, medicina basada en evidencia, gastroenterología y hepatología, hematología, enfermedades infecciosas, nefrología, Neurología, Oncología, Psicología, Salud Pública y Epidemiología. Enfermedades Respiratorias, Reumatología e Inmunología Clínica, Urología y Salud de la Mujer. La literatura del sitio web está vinculada a PubMed y PubMed Central.
Biología F1000: Evaluado por más de 2.300 expertos y académicos, proporciona la información en papel biológico y las tendencias de investigación más importantes del mundo. Cubriendo áreas temáticas: biología, bioquímica, bioinformática, biotecnología, biología tumoral, biología cardiovascular, biología celular, biología química, biología del desarrollo, ecología, biología evolutiva, biología gastrointestinal, genómica y genética, inmunología, metabolismo y endocrinología, microbiología, biología molecular. medicina molecular, neurociencia, farmacología y descubrimiento de fármacos, fisiología, biología vegetal, biología renal, biología respiratoria.
Características principales
Este artículo realiza principalmente una evaluación objetiva de artículos importantes incluidos en PubMed. La evaluación se basa en los logros académicos en lugar de si la revista está incluida en SCI.
Los miembros que participan en la revisión están compuestos por reconocidos expertos de instituciones de renombre internacional como Estados Unidos y Europa. Según la contribución y el valor científico del artículo a la investigación biológica y médica mundial actual, el artículo se califica utilizando un indicador (factor F1000) que refleja objetivamente el nivel académico. Se recomiendan a los lectores varios artículos excelentes del último mes todos los días y. Se proporcionan enlaces a Pubmed.
Los tres niveles de F1000 son 9 (excelente), 6 (debe leerse) y 3 (recomendado).
El contenido anterior sobre F1000 proviene de la Enciclopedia Baidu.
Por lo tanto, en comparación con los factores que influyen, F1000 implica más intervención manual y su importancia en la investigación es más significativa. F1000 debe ser un indicador cualitativo. La forma más sencilla de ver F1000 en tiempo real es utilizar el Asistente de literatura médica.
Después de hablar de los indicadores de evaluación tradicionales, permítanme ver los indicadores de evaluación de artículos emergentes.
Altmetric
Altmetric es un nuevo indicador. Aunque el significado literal es una métrica alternativa, creo que "influencia social" o "factor de influencia de la red" o "factor de intercambio" reflejan mejor su esencia.
Antecedentes del surgimiento de sistemas métricos alternativos
Es posible que te encuentres con una situación así. Después de que se publican algunos artículos, se reimprimen ampliamente, se informan en las noticias en línea y se comentan y comparten en Twitter o G+. En este momento, el factor de impacto y F1000 no pueden reflejarlos.
Altmetric surgió en esta situación, personificando el intercambio, la descarga y la lectura de un artículo.
Pero ahora Altmetric también es controvertido, y su nombre también lo es. Personalmente, creo que es mejor InterMetric, conocido como IM, que está un poco mezclado con software de mensajería en tiempo real. SocialMetirc, o SM para abreviar, es un poco pervertido.
Para obtener más detalles sobre Altmetric, consulte este artículo: Utilice el sistema de evaluación Altmetric para comprender la atención compartida de los artículos.
De manera similar, existen Plum Metrics (use el sistema de evaluación Plum Metrics para comprender cómo se comparte la atención en papel) e Impactstory (esto puede requerir un agente).
Puntuación RG
La puntuación RG (factor RG) es un indicador lanzado por ResearchGate para evaluar a los autores. El propósito de la puntuación RG es ayudarte a evaluar tu nivel en la comunidad científica. El método de cálculo no es cuántos artículos he publicado, sino hasta qué punto mis pares reconocen mi trabajo de investigación científica.
La puntuación RG es diferente de los indicadores de evaluación tradicionales. Puede contar más información, como descargas, navegación, uso compartido, etc. La diferencia entre la calificación RG y Altmetric es que la calificación RG es más importante que compartir. Si comparte sus ideas con sus compañeros y obtiene el reconocimiento y la discusión de sus compañeros, su puntuación RG aumentará rápidamente.
Puedes encontrar más detalles sobre RG Score en este artículo: el FaceBook del propio investigador de ResearchGate.