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分析表明期刊影响因子价值被片面夸大

作者:计算机学科
出处:www.lunrr.com
时间:2020-07-29

作者:红枫资料来源:中国科学新闻,发布日期:2016/7/20 8:92:03

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Analysis显示期刊影响因子的价值被片面夸大

仇恨期刊影响因子?新的研究给了你另一个理由 图片来源:大卫马拉科夫

科学家爱与恨杂志影响因素(JIF) JIF是一种用来对技术期刊进行权威排名的方法。 他们不仅利用自己的决定向自己提交研究论文,还评估同行,影响谁获得工作、任期和项目资助。 所有这些都依赖于这些简单易读的数据。

然而,许多人认为期刊的影响因素是无用的,甚至对科学界有害的,应该被忽视 为了进一步理解这个问题,一组研究人员和期刊编辑最近发布了一个数据集,并分析了用于计算这个“神奇数据”的引用频率。 他们的结论可能会取悦影响因素衡量标准的批评者。

计算影响因素似乎很简单 它指的是过去两年期刊中文章被引用的平均次数。 例如,《自然》杂志当前的影响因子为41.456,大致可以解释为:在过去两年中,《自然》的每篇论文被引用了41次

但是这些数据很容易被误读。 例如,如果一篇文章的引用频率与一个人的身高相似,那么平均数据就会有一定的信息量。 如果男性平均比女性高,那么在实际知道性别后,人们预测一个人的身高比随机猜测要好。 然而,对于发表在任何期刊上的文章,引用率的分布都有很大的偏差。 只有少数有影响力的论文被引用率最高。 然而,大量论文的被引率很低或没有被引率 因此,平均引用的数据往往具有误导性。 “JIF有“两个问题”,卢卡斯凯里说,他是西班牙巴塞罗纳庞贝法布拉大学的细胞生物学家,没有参与这项研究。 其中一个问题是“作为预测指标毫无意义”,这意味着在高影响力期刊上发表论文并不意味着一篇文章更有可能被引用。 另一个问题是“JIF的计算方法不透明”

它的不透明度来自计算数据的私人公司汤姆森路透。 该公司通过向科学网(一个详细的期刊图书馆)出售访问渠道来获取利润,其组织的引用数据是不公开的。 需要努力获得引用频率数据,这些数据需要从论文的参考文献部分中整理出来。 期刊将使用各种格式。有些期刊需要引用的缩写,这使得它们很难识别被引用的论文。 统计错误和完全错误也会给数据整理带来挑战。

那么,为什么期刊出版商不互相合作,使用汤森路透的数据库来计算自己的影响因素呢?伦敦帝国理工学院的细胞生物学家斯蒂芬库里说,这个想法是在去年皇家学会的一次会议上提出的。 “说服人们很容易 ”他说,“所以核心小组在接下来的几个月里有机地组织起来了 “参与7月6日数据发布的11种期刊包括三种标题为《科学》 《欧洲分子生物学杂志》 《信息计量学杂志》 《皇家学会学报B》 《公共科学图书馆》、《自然》的期刊及其两种姊妹期刊 2013年和2014年,这些期刊发表了366,000多篇研究论文和13,000多篇评论。 该团队随后梳理了汤森路透的数据库,并计算了2015年这些文章的所有引文 加拿大蒙特利尔大学的期刊引用专家文森特拉里维耶领导了数据分析。

研究结果为JIF批评家提供了更多的弹药 引用频率的分布偏差很大,以至于上述期刊中有75%的论文低于期刊的平均引用数据。 因此,如果我们用期刊的JIF来预测任何文章的影响,那就接近于猜测。 该分析还揭示了汤森路透数据库中的大量错误,许多参考文献与已知论文不符。 “我们希望这一分析将有助于揭示JIF被夸大的价值,并加强这一论点,即它是评估研究人员的不恰当标准。 “该小组在上传到bioRxiv的一篇预印文章中总结道

该论文的合着者、德国海德堡《欧洲分子生物学杂志》的主编贝恩德普尔弗说,研究小组联系了汤森路透进行分析。 “这次讨论非常有建设性,汤森路透希望继续对话 ”他说,“然而,一方面,他们认识到我们提出的关键问题,但另一方面,他们不想改变任何可能导致期刊排名系统崩溃的事情,因为他们认为这是他们重要的商业财产。 “

数据的公布会引发一场革命吗?英国牛津大学的学术出版专家大卫史密斯说,也许不会 “这些来自数量有限的期刊的结论非常有趣,值得在更广的范围内进一步研究。 “他说,但是需要更多的期刊引用数据。 “这里的一个问题是,具有高影响因素的期刊是否具有根本不同的引用特征 “但是,尽管7月6日发布的数据代表了整个科学界,西米思认为没有一个单一的数字能够评估科学家研究的价值。 “JIF不是问题 他说,“我们认为学术发展需要这样的工作。” ”(红枫)

《中国科学报》 (2016-07-20第三版国际)

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