引用质量加权影响因子评价学术期刊,此文是一篇影响因子论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
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摘 要构建一种考虑引用质量的加权影响因子：IF(sub)wh(/sub)指数,该指数既能反映影响因子与H指数计算简便、设计巧妙的优点,又体现SJR指数与Eigen{actor计算算法中考虑引用质量的思想,以期客观科学地反映期刊的影响力.在详细阐述IF(sub)wh(/sub)指数设计思想的基础上,以CSSCI收录的我国图书情报学期刊为例进行实证研究,一方面检验利用IF(sub)wh(/sub)指数评价学术期刊的可行性；另一方面通过分析IF(sub)wh(/sub)指数评价与影响因子、H指数评价以及CSSCI评价的关系,研究IF(sub)wh(/sub)指数的特性.IF(sub)wh(/sub)指数同样适用于学科专业和科教人员等层面的学术影响力评价.
关键词期刊评价引用质量影响因子H指数IF(sub)wh(/sub)指数
1引言
学术期刊评价是优化学术期刊使用,提高学术期刊内在质量的重要环节,也是学术影响力与科技评价的重要手段.学术期刊评价方法主要有专家主观评价与利用引文分析的定量评价,引文分析法比较客观,是当前评价学术期刊的主流方法.文献计量学家从不同角度提出了许多期刊评价引文计量指标,如传统的文献计量指标：被引频次、影响因子、即年指标、他引率、引用半衰期、被引半衰期等；现代最新发展的文献计量指标：H指数、SJR指数与Eigen-factor等.其中E.Garfield提出的期刊影响因子(Impact Factor,简称IF)影响最广,现已成为国际上通行的期刊评价指标.但随着文献计量学、计算机与期刊数据库的深入发展,影响因子越来越暴露出其不合理一面,如引用质量、自引、跨学科比较、统计源期刊等问题.
鉴于IF与H指数不能反映引用质量以及SJR指数与Eigenfactor计算复杂,笔者(201：1)曾经提出使用熵值法将IF与H指数结合起来构建HIP指数评价科技期刊,该方法仍然没有弥补IF与H指数将期刊之间的引用同等对待的缺点.本文构建一种新的学术期刊评价指标：加权影响因子(IF(sub)wh(/sub)指数),该指数既能反映IF与H指数计算简便、设计巧妙的优点,又体现SJR指数与Eigenfactor计算中考虑引用质量的思想,实现IF、H指数、SJR指数与Eigenfactor的优势互补,得出更为简便、合理的评价结果.本文余下部分结构安排如下：第二部分是对期刊评价计量方法研究进展进行综述；第三部分介绍IF(sub)wh(/sub)指数设计思想及其计算方法；第四部分以20种CSSCI收录图书情报学期刊为例,计算它们的IF(sub)wh(/sub)指数值,在此基础上研究IF(sub)wh(/sub)指数评价与IF、H指数评价以及CSSCI评价的关系；第五部分是对本文及其未来发展方向的总结,以期为IF(sub)wh(/sub)计量指标的研究和利用提供科学依据.
2期刊评价文献计量指标研究综述
进入21世纪以来,期刊评价取得了一些突破性进展,在文献计量学界影响最大的首先是美国物理学家Hirsch(2005)创造性地提出H指数来测评科学家的成就,H指数兼顾了论著数量和质量.随后,Braun等将H指数引入并应用于期刊评价,即期刊的H指数是该期刊所发表的全部论文中最多有h篇论文至少被引用了h次.短短几年,H指数就已成为文献计量学中评价期刊的重要指标之一.然而,H指数与IF一样,未考虑引证期刊的质量差异,也即对于不同质量的期刊引用某一被引文献是同等对待的,这显然与不同期刊得到的认可度差异较大的现实相背离.因而,随后诞生了考虑引用行为质量的SCImagc Journal Rank(SJR指数,又称期刊声望指数)与Eigen-factor(特征因子).SJR指数是借鉴Google网页排名的PageRank算法结合Elsevier的Scopus数据库的数据应用而提出的一种新型的期刊评价指标,该算法赋予高声望期刊的引用以较高的权重,并以此规则迭代计算直到收敛.SJR指数同时衡量了期刊被引数量和质量,如果一种期刊越多地被高声望期刊所引用,则此期刊的声望也越高,该指标2008年得到了Nature的报道并被认为是对International StatisticalInstitute(ISI)的期刊影响因子的强有力的挑战.因此,Thomson Reuters科技集团于2009年推出了增强功能的2007版Journal Citation Reports(简称JCR),并新增了重要的文献计量指标——EigenfaetorTMMetrics(特征因子,简称Eigenfactor,包括EigenfactorScore和Article Influence Score).Eigenfactor是Thomson Reuters与华盛顿大学、加州大学圣塔芭芭拉分校的研究团队构建和完善的,其计算原理与SJR指数设计思想类似,同样依据Google网页排名的PageRank算法.Eigenfaetor基于社会网络理论,并借助完整的JCR引文数据库,通过文献之间的引用关系反映期刊问的关系网络,进而综合评价期刊的权威性和引文影响力.
SJR指数与Eigenfactor同时考察了引用期刊的数量与质量,但sJR指数与EigenfactQr计算较为复杂,而且必须有成熟规范的期刊数据库,目前SJR指数与Eigenfactor分别通过各自数据库(Scopus数据库与JCR的引文期刊数据)计算得到,因而根据SJR指数与Eigenfactor这两个更为科学的评价指标对国内核心期刊进行综合评价尚未普及.国内学者研究多数是对SJR指数与Eigenactor及其算法的理论特性进行研究.赵星、高小强等(2009)较早在国内期刊上引入SJR指数及其计算方法,并探讨了SJR指数与IF、H指数的关系；杨康、刘明政等(2009)将SJR指数与IF各方面的特征进行了详细比较；王一华(2010)对S3R、IF和H指数三种指标之间关系进行比较研究后认为SJR同时兼顾期刊被引数量与质量,从而更优.马丽、赵星(2010)认为H指数和SJR指数区分度弱于中心度和特征因子指标.刘艳华、华薇娜(2009)、任胜利(2009)、窦曦骞、祁延莉(2009)、赵星(2009)与朱兵(2010)从不同视角研究了Eigenfactor评价期刊的特征、优势与不足；米佳、濮德敏(2009)用软件实现了Eigenfaetor算法,并以我国CSSCI收录的图书情报学期刊为样本尝试性地对其进行评价,评价结果表明Eigenfactor与期刊综合指数、H指数、IF存在较强的皮尔逊相关性.苏成、潘云涛等(2009)构建了适用于期刊引用网络的Hypertext Induced TopicSearch(HITS)算法与PageRank算法,并探讨了这
结论：关于影响因子方面的论文题目、论文提纲、影响因子论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
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