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谁的期刊更好？从IF到Citescore（1） 已有4人参与
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前面我们说过了SCI和SCIE的期刊本质上没有什么区别，但是狗蛋还是会自鸣得意，说自己期刊的IF比你的高，还是比你厉害。那么狗蛋是不是真的比你厉害呢？ 1972年加菲尔德提出影响因子（IF，ImpactFactor），从此IF就作为衡量一个期刊质量的重要指标，我们有些学校的博士甚至硕士毕业都对发表期刊的IF有要求，接下来我们看一下这个神秘的IF究竟是怎么计算的。 其实这么神秘的参数计算很简单，甚至小学生都能轻松的完成。简单的说，IF就是用期刊前两年发的文章在今年的引用总次数除以前两年发表的文章总数。 比如，某期刊在2016年发了10篇文章，2017年发了15篇文章，在2018年，这10+15篇文章被引用了100次，那么这个期刊在2018年的IF就是： 一般情况，分母只是计算两种类型的文章：Article和Review。但是SCI在计算的时候，也会把一些其他类型的短文算在分母里。所以，很多期刊都不太喜欢发比较短的文章，比如，Communication，Commentary，Opinion，Discussion等等，因为这类文章通常引用率都不太高，对期刊的影响因子的贡献较小。同时，在计算分母的时候，他们也通常会减掉一些类型的短文章，比如Editorial等。具体分母的计算并不像Citescore一样透明，所以究竟哪个类型的短文是可以算在分母里面的，在SCI公布新的IF之前，我们都不清楚。 举一个具体的期刊的例子，小编去Web of Science上查了著名的医学期刊柳叶刀（The Lancet），柳叶刀在2018年的IF是59.102。感兴趣的同学可以回复关键词“柳叶刀”，来获取The Lancet更多的期刊数据。 如上所述，IF是一个很简单的反映一个期刊综合质量的指标，不过IF还是有很多的缺点： 1）有很多人质疑2年的时间比较短，对一些成长缓慢的学科，有些不公平 2）一篇文章同样是被引用100次，被Nature，Science这种顶级期刊引用100次和被不知名的质量稍差的期刊引用100次，还是不太一样，IF并没有把这些差别表现出来。 3) IF并没有表现出不同学科领域的差别，比如材料科学与纳米科学领域的文章，引用数量明显高于其他领域，所以一般材料与纳米领域的期刊IF会普遍高一些。所以对于两个不同学科领域的期刊，IF也并不能完全表现出两者质量的差别。 所以，IF高也并不见得就一定代表期刊就更好。那么有没有能更加全面的解决了上面这些问题，能全面的表现期刊质量的指标呢？答案当然是有的。     发自小木虫IOS客户端 |
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