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主题:【原创】科学杂志排名,IF 对比 Pagerank -- 青方

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家园 【原创】科学杂志排名,IF 对比 Pagerank

最近生物化学杂志(JBC)的两位副主编,Vincent C. Hascall和Richard W Hanson写了一篇文章,“JBC on Journal Ranking”,文章非常有意思,对于现在科学界一切跟着影响因子(Impact Factor)转的潮流,算是浇上了一点冷水,也表达了JBC这个百年老杂志的不满之情。

目前杂志的排名多采用总部在美国费城的ISI(Institute for Scientific Information)公司采纳的影响因子,这个概念最早由Eugene Garfield提出来的,初衷是对科学界发表的文章根据发表的数量和引用率进行一下排名,以便于公司对巨量的科学信息进行管理,但之后这个“影响因子”影响巨大,是Eugene Garfield最初没有想到的,一些大学把ISI文章多少用来作为判定科学家水平的一个重要标志,甚至可以决定一位科研人员的命运。Eugene Garfield 1995年在一次演讲中说(大意):“1955年,当我开始采纳这个影响因子的时候,我没有想到有朝一日这个能引来这么大的争论。正如核能一样,影响因子也是一把双刃剑,我期望人们能建设性的使用这个概念,但我逐渐意识到,在一些人手里,这个概念被乱用了”。

尽管这个影响因子的影响巨大,但这个算法也有很多不足,例如根据这个因子对杂志进行排名,排在最前面的总是一些综述性的杂志,例如排在前4名的分别是“Annu Rev Immunol”,“Annu Rev Biochem”,“Physiol Rev”和“Nat Rev Mol Cell Bio”四本综述杂志。其后才是著名的新英格兰医学杂志(New Eng J Med),第6,第7,第10位又全被综述杂志占据了,自然(Nature)和自然医学杂志(Nat Med)只是第8和第9位,而著名的科学和细胞杂志甚至不能进入前10名。JBC则只排在第180位。

最近Vincent C. Hascall,Johan Bollen和Richard W. Hanson用Google所采用的“Page rank”对5000多种科学杂志重新排了一下名,结果JBC由180位跳到了第一位。

用Page rank对科学杂志排名的理由是,目前世界上绝大多数杂志都有网络版,几乎所有科研文献在网络上都能找到,采用Google对世界上无数的网站进行排名的方式,无疑是一种全新的更合理的方法。所谓Page rank,是斯坦福大学Brin和Page开发的一种算法(所以叫Page rank),是基于网页在网络里的连接情况来计算的,不仅考虑到网页的流行性,也考虑到网页的威望或是本身的质量。这个算法不仅可以用于网页或网站的排名,也可以用于对科学杂志进行排名。用Page rank排名后,综述杂志就明显的被排在后面了,而一些著名的杂志都进入到了前10名,依次是1. J Biol Chem,2. Nature,3. Science,4. PNAS,5. Phys Rev Lett,6. Phys Rev B,7. New Eng J Med,8. Astrophys J,9. Cell,10. J Am Chem Soc。

如果把影响因子和Page rank算在一起,引入一个Y 因子,那么杂志的排名就更合理了,前10名分别是1. Nature, 2. Science, 3. New Eng J Med, 4. Cell, 5. PNAS, 6. J Biol Chem, 7. JAMA, 8. Lancet, 9. Nat Genet, 10. Phys Rev Lett。这个前10名涵盖了世界上几个众望所归的著名杂志。

排名在本质上讲只是个数字游戏,但这个排名对很多科研机构和科研人员来讲是命根子,是基本原则,既然很多人非常重视这个排名,如何让这个排名更合理,就应当引起人们足够的重视了。

可以预计,随着Google王国的逐渐扩张,用Page Rank对杂志进行排名会被越来越多的人所接受。

关键词(Tags): #Impact#factor#JBC#Page#rank元宝推荐:海天,爱莲,

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家园 沙发花顶 影响因子

这玩意儿的漏洞也是很容易被有心人攻破的,所以,在订立衡量规则的时候,要注意周全。。。有心人专门要走便门的另说

家园 牛文!

JBC有黄婆卖瓜的感觉:

如果把影响因子和Page rank算在一起,引入一个Y 因子,那么杂志的排名就更合理了,前10名分别是1. Nature, 2. Science, 3. New Eng J Med, 4. Cell, 5. PNAS, 6. J Biol Chem, 7. JAMA, 8. Lancet, 9. Nat Genet, 10. Phys Rev Lett。这个前10名涵盖了世界上几个众望所归的著名杂志。

MCB等等都是很不错的。

家园 自己研究的方法当然要把自己有利的选进来了

明显就是JCB的市场行为么!

不过IF的确很不合理。

家园 JBC也搞过综述

想通过综述来提高自己的IF,结果没什么效果

何况排在前面的都是综述没什么问题啊,又不和普通杂志竞争,本来就是不同市场的产物。我想大部分人讨论杂志优劣,也把它们放在一边,因为那写杂志通常约稿,而不是投稿。

其实,公道在人心,搞学问的脑子里面都有自己的排名。JBC是好杂志大家知道。与其搞这种虚的东西。好好提高reviewer质量,editor的名望,影响自然上去了。看看PLOS这两年的表现就知道了

家园 评价个人成就时候,个人文章他引次数应该更重要

而且,这个期刊影响因子与研究领域的关系非常大。基本上研究人员越多的领域,其期刊的影响因子就越大。这对有些领域的研究人员很不公平。

我希望以后能有针对个人成就进行评定的体系,而这个体系应该是分专业的。

家园 【原创】用h-index,来评价科学家的影响力

2005年9月,PNAS发表了一篇来自加州大学J.E. Hirsch的文章,引入一个新参数来评价科学家的影响力,这个参数是“h-指数”(h-index)。

这里可以看到全文。简单的算法是把一个科学家的所有发表的文章列出来,然后标明每篇文章被引用的次数,再按照被引用次数从高到低排队,当被引用次数大于或等于文章总数的时候,这篇文章在这个总序列里的序号就是这个科学家的h-指数。

举个例子,如果一位科学家发表了20篇文章,被引用次数多少不等,从多到少排队,到第10篇文章的时候,被引用次数正好也是10次,那么这个科学家的h-指数就是10。

这样做的好处有很多,如果按照发表的文章总数量来评价科学家的影响力,只能说明“产量”,无法判断“质量”,如果按照总引用次数评价,可能因为几篇高引用文章而掩盖了总体的质量。这个h-指数,表明科学家发表文章不仅要注重数量,也一定要重视质量。

作者在计算了2005年度被选为美国科学院院士的35位科学家的h-指数后发现,最高的是135,最低的是18,中位数是57。很多诺贝尔奖得主的h-指数都大于100。

这个h-指数概念发表以后,引起很大的反响,有人建议,在大学里拿助理教授的人,h-指数不能低于8,教授则不能低于12,进入科学院当院士不能低于45等等。

在考虑中国科学家距离诺贝尔奖有多远的时候,这就是一个具体的数字,国内的索引机构可以计算一下中国科学家的h-指数,当出现很多个100以上的人的时候,诺贝尔科学奖就快要光临中国科学家了。

关键词(Tags): #h-index
家园 page rank是不是更容易被研究人员manipulate呢?

家园 读过那篇文章

h-index可以表明一个科学家的有价值文章的数量。但是,有一个非常关键的问题,就是他很容易忽略掉那些对科学有极大贡献,却因为某些原因仅仅在科学领域短期工作的人。或者,那些仅仅作了一项“开创性”工作的科学家。

换句话说,h-index告诉大家,写20篇引用数50的文章的科学家比写一篇引用数1000的文章的科学家要好。然而,事实上是那篇引用数1000的文章往往是开天辟地似的,对社会对科学的贡献远远大于那20篇文章的总和。再设想,如果爱因斯坦不幸写完相对论就去世了,他的h-index肯定要低得可怜,可是你能说他的贡献不大么?

我倒是觉得获不获诺贝尔奖与h-index关系不大,应该与某一(或几)篇文章的总引用数有关,因为诺贝尔多数是奖励的成果,但是对于某些终生成就奖项(比如说院士),h-index可以作为参考。

当然,现在有不少人对h-index进行改进。我也承认,一个公平的评价系统几乎是不存在的。实际上,需要这些评价系统完全是因为需要外行领导内行,评价个人成就往往是那些学校的行政人员,如果是同领域的,谁不知道你的斤两啊,这也是为什么很多美国大学评终身教授时也很重视推荐信的原因。

家园 完全同意

完全同意,特别说到的这是外行领导内行时可以参考的数值,这点是根本。

家园 可不可以这样做

多发文章,然后互相引用,这样引用数也不少啊

其实大杂志之所以引用数高,也有这个因素。那些发在CNS上的文章,很大部分从大实验室出来,大实验室又往往会在其他文章引这些结果,然后良性循环。

家园 的确存在这样的问题

的确存在这样的问题,有的实验室在一定的领域走的很快,别人跟不上,就很容易形成自己引用自己的现象,但随着时间的推移,如果还是自我欣赏的话,要么就是这个领域太高深了,要么这些人就是太自恋了。

家园 引自己不能说是自恋

毕竟一个实验室的工作如果成系统的话,后面文章就是回答前面文章的问题。这时候引以前的成果也很正常。还有一种情况是,老板写了review, 自己引。目前中国IF第一高的杂志当年就是这样起家的

家园 看来国内对这排名还真当回事。。。

国外,至少在美国,生物这行,大家其实也就是看看而已。真的要出名,站住脚,还是要看你具体的工作,牛的结果文章,field里都传诵。你只是凭一两篇在CNS上的文章,现在想找好的faculty位子也是没戏的。最关键的还是要能拿到经费,这都是同行评议,侬拿大的杂志来压人一点效果都没有的。大家都清楚好杂志时不时有烂文章,所以只有靠你的真水平(在圈子里很明显的)。

家园 俺觉得不妥

IF当然有缺点,但综述类杂志的高引用率并不影响论文杂志的地位。

因为能够写综述的大牛们早就功成身就了,不信你写个综述投去试试?何况很多综述都是专门邀请某领域的顶尖人物写的。

IF的另一个缺点其实和学科有关,某些目前的热门学科,比如生物学医学类,做的人多,自然引用率就普遍较高。某些冷门专业可能全世界就几百人做,无论如何IF都上不去。所以做冷门专业的人就比较郁闷。这个问题也有解决方法,就是看你是不是在这个领域的顶尖杂志发表了文章,那么别人也会认可你的成绩。

IF的优点其实就是它的简单性,虽然计算起来也挺麻烦。就是说如果你做的东西很重要,自然会有人在你的基础上接着做,那么一定会引用你的文章。比如牛顿先生写出了三个公式,那么以后全世界的物理学家写论文都得引用他的那本‘原理’。这个例子有点开玩笑,但大致就是这个意思。比如96年有两组科学家发现了一个新的神经递质,接下来的几年内有几百篇文章引用了他们的工作。这说明了他们的发现是很重要的。再比如发现NO的那几个科学家,20多年过去了,引用他们的文章有成千上万篇,最后他们获得了炸药奖。

这个page的方法,不妥的地方在于,我上网看你的网页,但不一定引用你杂志中的文章啊,最后最关键的是引用与否。另外这个也容易作假。

其实PNAS我觉得也就是10分左右吧,差不多了。原因是PNAS有所谓推荐文章的制度,美国科学院院士每年都能推荐一定数量的论文,不经过审稿直接发表,这部分论文的质量就很难说了。我就见过一篇院士推荐的文章,图表上没有标准误都行。

另外,Nature和Science根本就不需要做广告,cell系列也不需要。即使他们的IF比不上某些综述杂志,大家还是公认他们是是最顶尖的杂志。不过Nature最近几年有商业化的趋势,变成了Nature Group,收编了很多几分的杂志,是好是坏过几年就知道了。

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