CiteScore
影响因子是评价学术期刊的一项重要指标，曾被认为是学术界的金标准。但近年来由于在学术评价体系中被滥用受到各方人士的强烈抵制。2016年7月5日，几大顶尖级学术出版机构包括多家著名期刊也联合在预印本网站BioRxiv上发表文章呼吁期刊降低对影响因子计算的痴迷和依赖程度，并强调用引用分布曲线（Citation Distribution）来取代影响因子的简单算术平均。其他一些权威机构也纷纷提出多元化的文献计量评价指标，以期打破影响因子一家独大的局面。2016年12月8日，出版业巨头Elsevier重磅推出了他们基于Scopus数据库的全新期刊评价体系：CiteScore。Scopus数据库涵盖了世界上最广泛的科技和医学文献的文摘、参考文献及索引，因此被各界人士认为是影响因子最有力的竞争对手。与影响因子相比，Cite Score具有以下优势。
一，期刊涵盖数量众多，中文期刊显著增加。
CiteScore涵盖的期刊数量达到22256本，比影响因子的11000种期刊多了一倍。尤为重要的是，相比SCI数据库中的几十种中文期刊，Scopus收录了几百种重要的中文期刊。有学者表示，这对中文期刊会是一件好事。以往很多优秀的中文期刊由于不在SCI检索范围内，在高校职称评定时不被认可，因此稿源越来越少。如果将来国内认可CiteScore，那么对于被收录在Scopus数据库中的这些优秀的中文期刊又是一次极好的机会。
二，指标计算公式有所不同。
与影响因子的计算某期刊连续2年论文在第3年度的篇均引用次数类似，CiteScore计算的是期刊连续3年论文在第4年度的篇均引用次数。但两者有一个重要的区别，影响因子计算时的可引用内容只有论文和综述，剔除了编辑评述、读者来信、更正信息和新闻等计入分母，但其引用数仍被计入分子。而CiteScore将所有文献内容都视作可能被引用的内容，包括编辑评述、读者来信、更正信息和新闻等。这些内容的引用很少，因此会拉低期刊的得分。
三、影响因子没有学科领域的区分，而CiteScore有不同领域的相对排名。
大家都知道，把不同领域的文章混在一起谈影响因子，是没什么意义的。比如数学和工程的跟化学和生物领域的科研人员就没法说到一块去。一个是顶了天都不到2的影响因子，另一个是到10都很正常。CiteScore也是只有比较同一领域的期刊才有意义，对选择发表论文才具有专业引导作用。所以在查询网站中还有Highest CiteScore Percentile在CiteScore后面，这就能够看出期刊在不同领域的相对排名。
四、CiteScore是免费的。
与影响因子只对购买者开放不同，CiteScore对任何在线用户免费开放。任何人都可以通过官方网站来查看期刊CiteScore，也可以分析期刊的引用情况。
CiteScore一经推出，学术界人士普遍表示支持。多数人认为，影响因子是应该有个对手了，只要有进步，有比较都是好的，我们不要一家之言！本人也认为，影响因子已经在评价指标第一把交椅上坐得太久了，以致现在负面影响隐隐有超过积极影响的架势，也是时候有另一个因子取而代之了。但是影响因子毕竟在学术界还是影响深远，全盘否定而推出一个完全不同的指标有可能是操之过急。CiteScore在计算方法上与影响因子大同小异，虽然只是治标，但可能更加符合现在的需求。无论如何，有创新总是好的，多元化的计量评价指标才能让评价体系越来越趋于完善。
名为:期刊引用报告 期刊引用报告（Jorunal Citation Reports）简称JCR，是美国科学情报研究所编制出版的一部评价期刊的重要工具。
它是SCI的副产品，主要由五大部分组成：期刊排队部、来源期刊数据表、期刊半衰期表、应用期刊表和被引期刊表。
.影响因子这是一个国际上通行的期刊评价指标，是E.加菲尔德于1972年提出的，是对文献或文献集合获得客观响应，反映其重要性的宏观度量。由于它是一个相对统计量，所以可公平地评价和处理各类期刊。
通常影响因子越大，它的学术影响力和作用也越大。具体算法为： 影响因子=（该刊前两年发表论文在统计当年被引用的总次数） / （该刊前两年发表论文总数）。 .
即年指标即年指标是一个表征期刊即时反应速率的指标，主要描述期刊当年发表的论文在当年被引用的情况。
具体算法为：即年指标=某刊当年发表论文被引用的次数 / 该刊当年发表论文总数 . 总被引频次 指该期刊自创刊以来所登载的全部论文在统计当年被引用的总次数。这是一个非常客观实际的评价指标，可以显示该刊被使用和重视的程度，以及在科学交流中的作用和地位。
jcr期刊引证报告的评价指标：影响因子（Impact Factor，IF）。
IF影响因子：
对于期刊评价指标，大家耳熟能详的、参考最多的应该是是汤森路透每年出品的《期刊引证报告（JCR）》中的影响因子（Impact Factor，IF）。
一个期刊的影响因子IF，指的是该期刊前两年发表的论文在该报告年份中被引用总次数除以该期刊在这两年内发表的论文总数，基于Webof Science数据库。
一种刊物的影响因子越高，也即其刊载的文献被引用率越高，一方面说明这些文献报道的研究成果影响力大，另一方面也反映该刊物的学术水平高。因此，JCR以其大量的期刊统计数据及计算的影响因子等指数，而成为一种期刊评价工具。影响因子现已成为国际上通用的期刊评价指标。
JCR还提供多项期刊条件选择浏览功能，你可以通过选择不同的学科、JCR年份、数据库、是否为OA期刊、汤森路透JCR分区、出版商、国家和地区等多种条件来筛选查看期刊的指标列表。
期刊影响因子查询及期刊投稿分析系统，登录LetPub网站可以查询某个SCI期刊的影响因子、中科院分区、是否为OA期刊、期刊自引率、期刊官方网站以及期刊投稿网址等数据。
楼主求采纳~学术期刊影响力指数（AJCI）说明1.学术期刊影响力的定义在普遍意义上，学术期刊（以下简称“期刊”）的影响力一般是指期刊在一定时期内发表的学术研究成果，在某段时间里促进相关学术研究与应用之发展的能力。这种能力本源上产生于文献的学术价值与应用价值的大小，但也受该段时间内社会对其价值的认知水平与认同程度、期刊内容的多样性，以及期刊自身及其相关渠道的传播与扩散能力等诸多因素制约，所以对其作出客观、准确的定性分析和评价是非常复杂而困难的。忽略了不同文献所产生学术影响的定性差异，计量某个统计年度内出版的某些源文献引证期刊的次数，可以在统计学意义上反映期刊在该统计年度产生的影响力。简单而常用的计量指标有期刊的总被引频次（TC，广延量，评价对象为期刊已发表的所有文献）、影响因子（IF，强度量，评价对象为期刊在统计年之前两年发表的文献）、即年指标（强度量，评价对象为期刊在统计年发表的文献）等。显然，上述指标的评价对象是期刊在不同时期发表的文献，且评价角度、计量方法各不相同，任一指标都不能全面反映期刊的影响力。期刊评价中片面强调其中某个指标，都会导致期刊出现片面发展倾向，甚至引发期刊的学术不端行为，干扰期刊正常发展。因此，人们一直在希望找到一个综合反映期刊影响力的计量指标。然而，过去这方面的工作总是试图将TC、IF 等指标先验地假设为同一线性空间的可加标量，按一组人为设定的权重参数拟合为一个“综合指标”，而未注意区分这些指标的内禀属性，得到的期刊排序结果也难以给予合理的解释。中国科学文献计量评价研究中心在2013 年首次提出了一种综合评价学术期刊影响力的方法，连续两年应用于“中国最具国际影响力学术期刊”的遴选，基本原理、计算方法和结果得到了国内外学术界和期刊界的基本认可。2.期刊影响力指数（CI）的基本定义定义1：期刊影响力排序空间在某种可比较大小的期刊范围内（同一学科内）将TC、IF 分别归一化处理为tc、if， 并按其大小进行期刊排序，即可在排序意义上将TC、IF 映射到一个2 维空间，称为“期刊影响力排序空间”。由于在排序意义上tc、if 是相互独立的，因而tc、if 是正交的。定义2：期刊影响力等位线定义3：期刊影响力指数（CI）期刊影响力指数（CloutIndex ，简称CI），是反映一组期刊中各刊影响力大小的综合指标，它是将期刊在统计年的总被引频次（TC）和影响因子（IF）双指标进行组内线性归一后向量平权计算所得的数值，用于对组内期刊排序。CI 的计算公式为：CI 的几何意义如下：图1 期刊影响力指数CI 示意图如图1 所示，（0，0）代表影响因子和总被引频次均为0 的期刊。右上角的点（1，1） 代表影响因子和总被引频次均为最大值的组内“影响力最大期刊”。以（1，1）为原点画圆弧，弧线即影响力等位线，弧线上的各点表示其CI 值大小相等的期刊。分布在弧线左下方的点对应的期刊其相对影响力小于分布于弧线右侧的期刊。可以形象地看到，期刊的CI 值越大，该刊距组内“影响力最大期刊”的差距越小。 的具体统计方法 统计源文献为了突出反映期刊对中高端学术研究的影响力，计算构成CI 的TC、IF 时，选用了《中国学术期刊影响因子年报（2015 版）》（下简称《年报（2015）》）中各学科期刊综合他引影响因子排名前60%的期刊，以及博士论文和会议论文，不包括硕士论文。 他引频次为了体现公平计量，CI 计算中，TC 为总他引频次、IF 为他引影响因子。 量效指数（Journal Mass Index，简称JMI） 从CI 示意图中可以看出，CI 等位线对单一指标的一般性奇异行为具有较好抑制效果，但对特殊奇异现象，特别是单纯为追求大TC 盲目扩大发文量而降低学术质量的情况，抑制效果尚不理想，这种情况干扰了CI 排序的公正性。为了解决这个问题，我们引入了量效指数（JMI），用以消除这种奇异性造成的影响。量效指数（JMI）是某刊影响因子对应的发文量与该刊影响因子的比值，意义是该刊每产生单位影响因子所需要的论文数量。定义为：JMI 越大表示该刊越“臃肿”，也就是发文规模很大而效用不高。为了全面反映期刊的量效关系，JMI 计算中采用了《年报（2015 版）》公布的复合影响因子。 对CI 的修正《年报（2015 版）》分别对自科、社科期刊进行了JMI 由大到小排序。按该排序，取排名前5%且可被引文献量大于平均可被引文献量的期刊名单作为需要修正CI 的期刊名单，对这些期刊的TC 所占权重进行修正，其他期刊未作调整。CI 中的TC 和IF 的权重比例为1： 1，被调整期刊的TC 权重根据JMI 大小分别降低至 。具体调整办法为：?其中k 为他引频次调整系数。按JMI 大小将期刊分为三档，TC 权重调整系数分别为该档期刊JMI 均值与所有期刊JMI 均值的比值。各档JMI 指数对应权重具体数据如下：表1 JMI 类型及其他引频次调整系数JMI 类型取值区间他引频次调整系数（k）调整期刊数社臃肿[10000～20000)科非常臃肿[20000～40000)极臃肿≧自臃肿[7000~17000)科非常臃肿[17000~37000)极臃肿≧.说明与讨论我们引入了一种可较全面反映期刊学术影响力的指数CI，可以给出某学科期刊的影响力排序，但不能直接用于评价期刊内容质量。另请注意，CI 是在一组期刊内定义的，只可用于组内期刊排序，不可用于跨组比较。如需跨组比较，应将不同的组定义为一个组，重新计算CI 值。本报告利用JMI 对234 种期刊的CI进行了修正，如有不妥，请批评指正。CI 定义中只采用了TC、IF，未考虑其他计量指标，如即年指标、引证半衰期等，另还有一些问题有待商榷。进一步的研究尚在进行之中，请有关专家提出宝贵建议。
学术期刊的影响因子是汤森路透出品的期刊引证报告中的一项数据。 即某期刊前两年发表的论文在该报告年份中被引用总次数除以该期刊在这两年内发表的论文总数。这是一个国际上通行的期刊评价指标。
影响因子现已成为国际上通用的期刊评价指标，它不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标，而且也是测度期刊的学术水平，乃至论文质量的重要指标。影响因子是一个相对统计量。
影响因子=该刊前2年所发表的论文在第3年被引用的次数/该刊2年内所发表的论文总数.
从其定义可知，影响因子的三个决定因素分别为时间（2年）、论文总数（该刊连续2年内所发表论文总数）、被引用次数（上述论文在第3年被引用的总次数）。
扩展资料：
学术期刊的影响因子的影响因素
（1）论文因素。如论文的出版时滞、论文长度、类型及合作者数等。出版时滞较短的刊物更容易获得较高的影响因子。
（2）期刊因素。如期刊大小（发表论文数）、类型等。在计算影响因子时，刊载论文数仅统计论文、简讯和综述，而对评论、来信、通讯和其他一些常被引证的栏目的文章则不进行统计。
（3）学科因素。如不同学科的期刊数目、平均参考文献数、引证半衰期等都会对期刊的影响因子和总被引频次产生影响。期刊的影响因子和总被引频次均以论文的引证与被引证的数量关系为基础。
（4）检索系统因素，如参与统计的期刊来源、引文条目的统计范围等。对于特定刊物来说，在中外的检索系统中，由于其所收录的期刊群体组成的差异较大，因而所计算的影响因子值有较大的差异，并且同一刊物在不同语种的检索系统中具有明显不同的影响因子和总被引频次。
参考资料来源：百度百科-影响因子
影响因子、CiteScore、学术规范性。1、影响因子：影响因子是一种用于衡量学术期刊影响力的指标，它反映了该期刊发表论文的平均引用次数，是衡量期刊学术水平和影响力的重要指标之一。2、CiteScore：CiteScore是由Elsevier公司推出的一种期刊评价指标，它综合考虑了期刊的学术质量、学术影响力、出版质量等多个方面因素，是评价一个期刊学术水平的重要指标之一。3、学术规范性：学术规范性是指期刊在学术论文审核、发表、管理、撤稿等方面的规范程度和水平，是衡量期刊学术诚信和学术规范性的重要指标之一。
.影响因子 这是一个国际上通行的期刊评价指标，是E.加菲尔德于1972年提出的，是对文献或文献集合获得客观响应，反映其重要性的宏观度量。由于它是一个相对统计量，所以可公平地评价和处理各类期刊。通常影响因子越大，它的学术影响力和作用也越大。具体算法为： 影响因子=（该刊前两年发表论文在统计当年被引用的总次数） / （该刊前两年发表论文总数）。 . 即年指标 即年指标是一个表征期刊即时反应速率的指标，主要描述期刊当年发表的论文在当年被引用的情况。具体算法为：即年指标=某刊当年发表论文被引用的次数 / 该刊当年发表论文总数 . 总被引频次 指该期刊自创刊以来所登载的全部论文在统计当年被引用的总次数。这是一个非常客观实际的评价指标，可以显示该刊被使用和重视的程度，以及在科学交流中的作用和地位。 . 自引率 自引率是指某期刊全部被引次数中，被该刊本身引用次数所占的比例。具体算法是：自引率=被本刊引用的次数 / 期刊被引用的总次数 他引率 他引率是指某期刊全部被引次数中，被其他看引用次数所占的比例。具体算法是：他引率=被其他刊引用的次数 / 期刊被引用的总次数
楼主求采纳~学术期刊影响力指数（AJCI）说明1.学术期刊影响力的定义在普遍意义上，学术期刊（以下简称“期刊”）的影响力一般是指期刊在一定时期内发表的学术研究成果，在某段时间里促进相关学术研究与应用之发展的能力。这种能力本源上产生于文献的学术价值与应用价值的大小，但也受该段时间内社会对其价值的认知水平与认同程度、期刊内容的多样性，以及期刊自身及其相关渠道的传播与扩散能力等诸多因素制约，所以对其作出客观、准确的定性分析和评价是非常复杂而困难的。忽略了不同文献所产生学术影响的定性差异，计量某个统计年度内出版的某些源文献引证期刊的次数，可以在统计学意义上反映期刊在该统计年度产生的影响力。简单而常用的计量指标有期刊的总被引频次（TC，广延量，评价对象为期刊已发表的所有文献）、影响因子（IF，强度量，评价对象为期刊在统计年之前两年发表的文献）、即年指标（强度量，评价对象为期刊在统计年发表的文献）等。显然，上述指标的评价对象是期刊在不同时期发表的文献，且评价角度、计量方法各不相同，任一指标都不能全面反映期刊的影响力。期刊评价中片面强调其中某个指标，都会导致期刊出现片面发展倾向，甚至引发期刊的学术不端行为，干扰期刊正常发展。因此，人们一直在希望找到一个综合反映期刊影响力的计量指标。然而，过去这方面的工作总是试图将TC、IF 等指标先验地假设为同一线性空间的可加标量，按一组人为设定的权重参数拟合为一个“综合指标”，而未注意区分这些指标的内禀属性，得到的期刊排序结果也难以给予合理的解释。中国科学文献计量评价研究中心在2013 年首次提出了一种综合评价学术期刊影响力的方法，连续两年应用于“中国最具国际影响力学术期刊”的遴选，基本原理、计算方法和结果得到了国内外学术界和期刊界的基本认可。2.期刊影响力指数（CI）的基本定义定义1：期刊影响力排序空间在某种可比较大小的期刊范围内（同一学科内）将TC、IF 分别归一化处理为tc、if， 并按其大小进行期刊排序，即可在排序意义上将TC、IF 映射到一个2 维空间，称为“期刊影响力排序空间”。由于在排序意义上tc、if 是相互独立的，因而tc、if 是正交的。定义2：期刊影响力等位线定义3：期刊影响力指数（CI）期刊影响力指数（CloutIndex ，简称CI），是反映一组期刊中各刊影响力大小的综合指标，它是将期刊在统计年的总被引频次（TC）和影响因子（IF）双指标进行组内线性归一后向量平权计算所得的数值，用于对组内期刊排序。CI 的计算公式为：CI 的几何意义如下：图1 期刊影响力指数CI 示意图如图1 所示，（0，0）代表影响因子和总被引频次均为0 的期刊。右上角的点（1，1） 代表影响因子和总被引频次均为最大值的组内“影响力最大期刊”。以（1，1）为原点画圆弧，弧线即影响力等位线，弧线上的各点表示其CI 值大小相等的期刊。分布在弧线左下方的点对应的期刊其相对影响力小于分布于弧线右侧的期刊。可以形象地看到，期刊的CI 值越大，该刊距组内“影响力最大期刊”的差距越小。 的具体统计方法 统计源文献为了突出反映期刊对中高端学术研究的影响力，计算构成CI 的TC、IF 时，选用了《中国学术期刊影响因子年报（2015 版）》（下简称《年报（2015）》）中各学科期刊综合他引影响因子排名前60%的期刊，以及博士论文和会议论文，不包括硕士论文。 他引频次为了体现公平计量，CI 计算中，TC 为总他引频次、IF 为他引影响因子。 量效指数（Journal Mass Index，简称JMI） 从CI 示意图中可以看出，CI 等位线对单一指标的一般性奇异行为具有较好抑制效果，但对特殊奇异现象，特别是单纯为追求大TC 盲目扩大发文量而降低学术质量的情况，抑制效果尚不理想，这种情况干扰了CI 排序的公正性。为了解决这个问题，我们引入了量效指数（JMI），用以消除这种奇异性造成的影响。量效指数（JMI）是某刊影响因子对应的发文量与该刊影响因子的比值，意义是该刊每产生单位影响因子所需要的论文数量。定义为：JMI 越大表示该刊越“臃肿”，也就是发文规模很大而效用不高。为了全面反映期刊的量效关系，JMI 计算中采用了《年报（2015 版）》公布的复合影响因子。 对CI 的修正《年报（2015 版）》分别对自科、社科期刊进行了JMI 由大到小排序。按该排序，取排名前5%且可被引文献量大于平均可被引文献量的期刊名单作为需要修正CI 的期刊名单，对这些期刊的TC 所占权重进行修正，其他期刊未作调整。CI 中的TC 和IF 的权重比例为1： 1，被调整期刊的TC 权重根据JMI 大小分别降低至 。具体调整办法为：?其中k 为他引频次调整系数。按JMI 大小将期刊分为三档，TC 权重调整系数分别为该档期刊JMI 均值与所有期刊JMI 均值的比值。各档JMI 指数对应权重具体数据如下：表1 JMI 类型及其他引频次调整系数JMI 类型取值区间他引频次调整系数（k）调整期刊数社臃肿[10000～20000)科非常臃肿[20000～40000)极臃肿≧自臃肿[7000~17000)科非常臃肿[17000~37000)极臃肿≧.说明与讨论我们引入了一种可较全面反映期刊学术影响力的指数CI，可以给出某学科期刊的影响力排序，但不能直接用于评价期刊内容质量。另请注意，CI 是在一组期刊内定义的，只可用于组内期刊排序，不可用于跨组比较。如需跨组比较，应将不同的组定义为一个组，重新计算CI 值。本报告利用JMI 对234 种期刊的CI进行了修正，如有不妥，请批评指正。CI 定义中只采用了TC、IF，未考虑其他计量指标，如即年指标、引证半衰期等，另还有一些问题有待商榷。进一步的研究尚在进行之中，请有关专家提出宝贵建议。
新手发表期刊论文，如何甄别劣质期刊？
一个英文学术期刊的专业性影响着论文的含金量和真实性，只有在知名的杂志或者是期刊上发表英文论文才更让人信服。所以这是评价一个英文学术期刊的关键。 当然，除了看期刊的专业性和权威性之外，期刊上的论文本身也是一个重要的评价标准。论文的质量和期刊的质量是相辅相成的，只有质量好的论文才可以为期刊添彩，而好的论文也需要好的期刊作为舞台。所以一个好的英文学术期刊上发表的学术论文必定是极具学术价值和专业性的。就拿Science Publishing Group来说，这个电子期刊上面的英文论文都是国内外的学者发表的论文，平台自身对论文的要求很高，所以在学者们投稿的时候都会有专业的网站编辑帮助投稿者再次整理和修改论文，以保证论文的质量。 英文学术期刊的内部设计也是一个评价它好坏的标准，像Science Publishing Group这样的知名英文学术期刊，它本身的容纳性很强，但是正因文包罗万象，才导致了学术期刊的内部设计出现问题。打开Science Publishing Group这个网站就可以看到，网站对论文的分类已经很仔细了，可由于涉及的内容包含了众多方面，所以想要快速的找到一篇自己需要的论文还是不那么容易。 除此之外，英文学术期刊的收费标准、开放性等等都是评价一个期刊好坏的标准，这些就是仁者见仁智者见智的问题了，需要大家在真正的看到一个学术期刊的时候去细作分析。
期刊的话 都是正规期刊的前提下 那么就是看期刊的级别了省级 国家级 核心级这样的等级越高证明期刊的含金量越大期刊和论文的问题你都可以去58期刊问下
影响因子、CiteScore、学术规范性。1、影响因子：影响因子是一种用于衡量学术期刊影响力的指标，它反映了该期刊发表论文的平均引用次数，是衡量期刊学术水平和影响力的重要指标之一。2、CiteScore：CiteScore是由Elsevier公司推出的一种期刊评价指标，它综合考虑了期刊的学术质量、学术影响力、出版质量等多个方面因素，是评价一个期刊学术水平的重要指标之一。3、学术规范性：学术规范性是指期刊在学术论文审核、发表、管理、撤稿等方面的规范程度和水平，是衡量期刊学术诚信和学术规范性的重要指标之一。
楼主求采纳~学术期刊影响力指数（AJCI）说明1.学术期刊影响力的定义在普遍意义上，学术期刊（以下简称“期刊”）的影响力一般是指期刊在一定时期内发表的学术研究成果，在某段时间里促进相关学术研究与应用之发展的能力。这种能力本源上产生于文献的学术价值与应用价值的大小，但也受该段时间内社会对其价值的认知水平与认同程度、期刊内容的多样性，以及期刊自身及其相关渠道的传播与扩散能力等诸多因素制约，所以对其作出客观、准确的定性分析和评价是非常复杂而困难的。忽略了不同文献所产生学术影响的定性差异，计量某个统计年度内出版的某些源文献引证期刊的次数，可以在统计学意义上反映期刊在该统计年度产生的影响力。简单而常用的计量指标有期刊的总被引频次（TC，广延量，评价对象为期刊已发表的所有文献）、影响因子（IF，强度量，评价对象为期刊在统计年之前两年发表的文献）、即年指标（强度量，评价对象为期刊在统计年发表的文献）等。显然，上述指标的评价对象是期刊在不同时期发表的文献，且评价角度、计量方法各不相同，任一指标都不能全面反映期刊的影响力。期刊评价中片面强调其中某个指标，都会导致期刊出现片面发展倾向，甚至引发期刊的学术不端行为，干扰期刊正常发展。因此，人们一直在希望找到一个综合反映期刊影响力的计量指标。然而，过去这方面的工作总是试图将TC、IF 等指标先验地假设为同一线性空间的可加标量，按一组人为设定的权重参数拟合为一个“综合指标”，而未注意区分这些指标的内禀属性，得到的期刊排序结果也难以给予合理的解释。中国科学文献计量评价研究中心在2013 年首次提出了一种综合评价学术期刊影响力的方法，连续两年应用于“中国最具国际影响力学术期刊”的遴选，基本原理、计算方法和结果得到了国内外学术界和期刊界的基本认可。2.期刊影响力指数（CI）的基本定义定义1：期刊影响力排序空间在某种可比较大小的期刊范围内（同一学科内）将TC、IF 分别归一化处理为tc、if， 并按其大小进行期刊排序，即可在排序意义上将TC、IF 映射到一个2 维空间，称为“期刊影响力排序空间”。由于在排序意义上tc、if 是相互独立的，因而tc、if 是正交的。定义2：期刊影响力等位线定义3：期刊影响力指数（CI）期刊影响力指数（CloutIndex ，简称CI），是反映一组期刊中各刊影响力大小的综合指标，它是将期刊在统计年的总被引频次（TC）和影响因子（IF）双指标进行组内线性归一后向量平权计算所得的数值，用于对组内期刊排序。CI 的计算公式为：CI 的几何意义如下：图1 期刊影响力指数CI 示意图如图1 所示，（0，0）代表影响因子和总被引频次均为0 的期刊。右上角的点（1，1） 代表影响因子和总被引频次均为最大值的组内“影响力最大期刊”。以（1，1）为原点画圆弧，弧线即影响力等位线，弧线上的各点表示其CI 值大小相等的期刊。分布在弧线左下方的点对应的期刊其相对影响力小于分布于弧线右侧的期刊。可以形象地看到，期刊的CI 值越大，该刊距组内“影响力最大期刊”的差距越小。 的具体统计方法 统计源文献为了突出反映期刊对中高端学术研究的影响力，计算构成CI 的TC、IF 时，选用了《中国学术期刊影响因子年报（2015 版）》（下简称《年报（2015）》）中各学科期刊综合他引影响因子排名前60%的期刊，以及博士论文和会议论文，不包括硕士论文。 他引频次为了体现公平计量，CI 计算中，TC 为总他引频次、IF 为他引影响因子。 量效指数（Journal Mass Index，简称JMI） 从CI 示意图中可以看出，CI 等位线对单一指标的一般性奇异行为具有较好抑制效果，但对特殊奇异现象，特别是单纯为追求大TC 盲目扩大发文量而降低学术质量的情况，抑制效果尚不理想，这种情况干扰了CI 排序的公正性。为了解决这个问题，我们引入了量效指数（JMI），用以消除这种奇异性造成的影响。量效指数（JMI）是某刊影响因子对应的发文量与该刊影响因子的比值，意义是该刊每产生单位影响因子所需要的论文数量。定义为：JMI 越大表示该刊越“臃肿”，也就是发文规模很大而效用不高。为了全面反映期刊的量效关系，JMI 计算中采用了《年报（2015 版）》公布的复合影响因子。 对CI 的修正《年报（2015 版）》分别对自科、社科期刊进行了JMI 由大到小排序。按该排序，取排名前5%且可被引文献量大于平均可被引文献量的期刊名单作为需要修正CI 的期刊名单，对这些期刊的TC 所占权重进行修正，其他期刊未作调整。CI 中的TC 和IF 的权重比例为1： 1，被调整期刊的TC 权重根据JMI 大小分别降低至 。具体调整办法为：?其中k 为他引频次调整系数。按JMI 大小将期刊分为三档，TC 权重调整系数分别为该档期刊JMI 均值与所有期刊JMI 均值的比值。各档JMI 指数对应权重具体数据如下：表1 JMI 类型及其他引频次调整系数JMI 类型取值区间他引频次调整系数（k）调整期刊数社臃肿[10000～20000)科非常臃肿[20000～40000)极臃肿≧自臃肿[7000~17000)科非常臃肿[17000~37000)极臃肿≧.说明与讨论我们引入了一种可较全面反映期刊学术影响力的指数CI，可以给出某学科期刊的影响力排序，但不能直接用于评价期刊内容质量。另请注意，CI 是在一组期刊内定义的，只可用于组内期刊排序，不可用于跨组比较。如需跨组比较，应将不同的组定义为一个组，重新计算CI 值。本报告利用JMI 对234 种期刊的CI进行了修正，如有不妥，请批评指正。CI 定义中只采用了TC、IF，未考虑其他计量指标，如即年指标、引证半衰期等，另还有一些问题有待商榷。进一步的研究尚在进行之中，请有关专家提出宝贵建议。
普通的期刊可以以发行量做为评价的标准，而学术灯的期刊则是看期刊的影响引子。就是文章被引用的越多期刊的质量就越高。详情请私聊
一提起论文价值，恐怕首先想到的是影响因子。尤其是在中国，影响因子对于科研人员和工作者真是命根，晋级，升迁，申请基金，评奖等等无不与影响因子有关。但是除了影响因子，还有许多其它的评价论文价值的方法。本文就介绍一下常见和新兴的评价论文价值的指标。评价一个论文价值，无非从量化和质化两个方面来评价，或者期刊和论文的角度来评价。下面提到的指标，有的是从量化，有的是从质化，有的是从期刊角度，有的是从文章角度。影响因子影响因子确切说是针对期刊的，而并非直接针对论文的。影响因子应该是一个量化和半质化的指标。为何？这是因为高影响因子的期刊低水平的文章也并非没有，低影响因子高水平的论文也大有存在。当然，如果论文婆家找的好，自身的身份也就自然高了。正如以前的皇妃，可能整个素质比一般大众好，可以平民中也大有出类拨粹的人物存在。因此，现在影响因子也是饱受垢病。有的人戏称SCI是stupid chinese idea，其中的原因也就不多说了。查看影响因子的方法有多种，最经典的方法当然是Web of Science，但是收费，一般人用不起。简单方便的方法可以使用医学文献助手：利用医学文献助手筛查PubMed文献质量引用次数这个就不用多介绍了吧。很多数据库和在线查询平台都可以实现引用次数的查看，例如Google和微软学术搜索Microsoft Academic Search，还有利用医学文献助手筛查PubMed文献质量H指数（H Index）H指数是2005年由美国加利福尼亚大学圣地亚哥分校的物理学家乔治·希尔施提出的。H指数的计算基于其研究者的论文数量及其论文被引用的次数。赫希认为：一个人在其所有学术文章中有N篇论文分别被引用了至少N次，他的H指数就是N。可以按照如下方法确定某人的H指数：将其发表的所有SCI论文按被引次数从高到低排序；从前往后查找排序后的列表，直到某篇论文的序号大于该论文被引次数。所得序号减一即为H指数。以上有关H指数的内容来自维基百科查看H指数的最简单的方法就是利用Google Scholar，注意是英文版的，中文版的不要。另外FireFox和Chrome也有相应的插件可以选用。I10指数（I10-Index）I10-index是由Google提出来的，指作者发表文章数被引用10次以上的个数。比如我发表了100篇文章（呵呵，有点大了啥），其中90篇被他人引用了10次以上，那么本人的I10-index就是90。如果说影响因子是针对期刊的话，那么H指数和I10指数就是针对个人的。论文的影响因子高，只能说该论文找了一个好婆家，具体引用情况并不一定。而H指数和I10指数就是确切反应论文引用的一种量化标准。G指数（G-Index）G-Index（G指数）相比于上述几个指标来有点默默无闻。G-Index是由Leo Egghe于2006年提出的， 评价作者论文数量的一个指标。G指数的计算方法如下把所有作者发表文章按照引用次数降序排列，序号为g把作者所有发表文章的序号进行平方，得到g2把作者所有文章的引用次数进行加法，得到∑TC最后一个∑TC仍大于g2的序号就是G指数。有点绕哈，没事举个例子更清楚一些，比如我发表了以下文章，按照引用次数进行排序如下引用次数（TC） 序号 （g） 文章引用 次数之和 （∑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 12 16 345 256 12 17 357 289 12 18 369 324 12 19 381 361 11 20 392 400 … … … … 由上表可以看出我的H指数是13，g指数是19，因为第20个文献g2已经大于前面所有引用次数之和了。（该例子数值来源于Egghe. An Improvement of the H-Index: the G-Index）G指数相比于H指数和I10指数，更能反应论文整个引用情况。比如我发表的文章，总体都不高，可能H指数比较高，可是一算G指数立马原形毕露，原来是水货一枚。H5指数（H5-index）和H5中位数（H5-median）H指数、I10指数和G指数是针对个人论文引用次数的统计，而H5指数和H5中位数（H5-median）是针对杂志引用次数的一种评价体系。H5指数H5指数是过去5年之内某一杂志所发表的论文数相比于引用数的最小值，如Nature杂志过去5年之内发表了1000篇文章（当然实际数值比这个大），按照每篇论文的引用数进行降序排列第381位的文章的引用数是381，而382的文章引用数是300，那么Nature的H5指数就是381H5相较于IF，是反应杂志过去5年文章的引用情况，而IF是反应的杂志平均引用情况。H5相较于H指数，是针对杂志的总体情况，而H指数是针对于个人论文的引用情况。有时候不同影响因子的杂志，H5可能一样。如PLoS One和Nature Reviews Immunology的H5都是130，可是两者的影响因子相差可不止一个档次。H5中位数H5中位数（H5-median）是指所用文章引用次数的中位数。为毛不用平均数？因为资料不是正态分布。每一个杂志的文章引用次数肯定不会是平均分布的，正如我国居民收入一样。有的引用次数肯定很大，可是有的文献可能很水，引用次数少的可怜。如果平均无法反应真实的引用情况，中位数最佳的选择。F1000F1000(Faculty of 1000)是为生物学及医学研究人员提供评估服务的二次文献数据库，是由英国BioMed Central出版的一种新型在线研究辅助工具，包括生物学（Biology）和医学（Medicine）两大系列。 其目前是给生命科学研究者一个新的评价体系，而不仅仅依赖于是否被SCI收录。医学F1000：由2400多位世界顶级的临床专家、学者收集和评价，提供目前世界上最重要的医学论文信息及发展趋势。它包括18个领域：麻醉和镇痛、心血管疾病、重症监护和急诊医学、皮肤病学、糖尿病和内分泌病学、循证医学、胃肠病和肝病学、血液病学、感染性疾病、肾病学、神经疾病、肿瘤学、心理学、公共卫生和流行病学、呼吸系统疾病、风湿和临床免疫、泌尿病学、女性健康。该网站文献与PubMed及PubMed Central进行了链接。生物学F1000：由2300多位专家学者的评价，提供目前世界上最重要的生物学论文信息及研究趋势。涵盖学科领域：生物学、生物化学、生物信息学、生物技术、癌症生物学、心血管生物学、细胞生物学、化学生物学、发育生物学、生态学、进化生物学、胃肠生物学、基因组学和遗传学、免疫学、代谢及内分泌学、微生物学、分子生物学、分子医学、神经科学、药理学与药物发现、生理学、植物生物学、肾生物学、呼吸生物学、结构生物学。主要特点主要对PubMed收录的重要论文的进行客观评估，评估依据是以学术成就而非该期刊是否被SCI收录；参加评议的成员分别由美国和欧洲等国际知名机构的著名专家组成。根据论文对当前世界生物和医学研究的贡献程度和科学价值，通过客观反映学术水平的指标（F1000因子）给予评分，每日将最近一个月内的极少数优秀论文推荐给读者，并提供Pubmed链接。F1000三个等级分别为9分（杰出）、6分（必读）和3分（推荐）。以上有关F1000的内容来自百度百科。因此F1000相比于影响因子，多人工挑选的干预，其分值高的研究意义就比较重大。F1000应该是一个质化的指标，最简单的实时查看F1000的方法也可以使用医学文献助手。聊完了传统的评价指标，再扒一扒新兴的论文评价指标AltmetricAltmetric是一个新兴的指标，虽然字面意思是替代指标，但是我认为「社会化影响力」或者「网络影响因子」或者「分享因子」更能反应其本质。Altmetric出现的背景可能大家遇到这么一种情况，有的论文发表以后，被大家广泛转载，网络新闻报道，Twitter或者G+上评论和分享。这时，影响因子和F1000就不能反应这些了。Altmetric就是在这种情况下出现的，Altmetric就是反应某一论文分享、下载、阅读的情况。但是现在Altmetric争议也比较大，关于名字都有争议。我个人认为InterMetric更好，简称IM，有点和实时通讯软件混了啥。SocialMetirc，简称SM，有点变态了哈。有关Altmetric更多详情可以参阅此文：利用Altmetric评价系统了解论文的关注度分享情况类似的还有Plum Metrics （利用Plum Metrics评价系统了解论文的关注度分享情况）和Impactstory（这个可能要挂代理）RG ScoreRG Score（RG因子）是ResearchGate推出的一个评价作者的指标。RG Score推出的目的是为了帮助评价自己在科学圈内的处于一个啥水平。计算方法并不是自我发表了多少文章，而是自己的科研工作被同行认可以程度。RG Score不同于传统评价指标在于可以统计更多的信息，如下载，浏览、分享等。RG Score不同于Altmetric之处在于RG Score更测重于分享。如果和同行分享自己的Idea，并得到同行的认可和讨论，那么RG Score增长很快。更多有关RG Score的详情可以查看此文：ResearchGate科研人员自己的FaceBook
CiteScore
影响因子是评价学术期刊的一项重要指标，曾被认为是学术界的金标准。但近年来由于在学术评价体系中被滥用受到各方人士的强烈抵制。2016年7月5日，几大顶尖级学术出版机构包括多家著名期刊也联合在预印本网站BioRxiv上发表文章呼吁期刊降低对影响因子计算的痴迷和依赖程度，并强调用引用分布曲线（Citation Distribution）来取代影响因子的简单算术平均。其他一些权威机构也纷纷提出多元化的文献计量评价指标，以期打破影响因子一家独大的局面。2016年12月8日，出版业巨头Elsevier重磅推出了他们基于Scopus数据库的全新期刊评价体系：CiteScore。Scopus数据库涵盖了世界上最广泛的科技和医学文献的文摘、参考文献及索引，因此被各界人士认为是影响因子最有力的竞争对手。与影响因子相比，Cite Score具有以下优势。
一，期刊涵盖数量众多，中文期刊显著增加。
CiteScore涵盖的期刊数量达到22256本，比影响因子的11000种期刊多了一倍。尤为重要的是，相比SCI数据库中的几十种中文期刊，Scopus收录了几百种重要的中文期刊。有学者表示，这对中文期刊会是一件好事。以往很多优秀的中文期刊由于不在SCI检索范围内，在高校职称评定时不被认可，因此稿源越来越少。如果将来国内认可CiteScore，那么对于被收录在Scopus数据库中的这些优秀的中文期刊又是一次极好的机会。
二，指标计算公式有所不同。
与影响因子的计算某期刊连续2年论文在第3年度的篇均引用次数类似，CiteScore计算的是期刊连续3年论文在第4年度的篇均引用次数。但两者有一个重要的区别，影响因子计算时的可引用内容只有论文和综述，剔除了编辑评述、读者来信、更正信息和新闻等计入分母，但其引用数仍被计入分子。而CiteScore将所有文献内容都视作可能被引用的内容，包括编辑评述、读者来信、更正信息和新闻等。这些内容的引用很少，因此会拉低期刊的得分。
三、影响因子没有学科领域的区分，而CiteScore有不同领域的相对排名。
大家都知道，把不同领域的文章混在一起谈影响因子，是没什么意义的。比如数学和工程的跟化学和生物领域的科研人员就没法说到一块去。一个是顶了天都不到2的影响因子，另一个是到10都很正常。CiteScore也是只有比较同一领域的期刊才有意义，对选择发表论文才具有专业引导作用。所以在查询网站中还有Highest CiteScore Percentile在CiteScore后面，这就能够看出期刊在不同领域的相对排名。
四、CiteScore是免费的。
与影响因子只对购买者开放不同，CiteScore对任何在线用户免费开放。任何人都可以通过官方网站来查看期刊CiteScore，也可以分析期刊的引用情况。
CiteScore一经推出，学术界人士普遍表示支持。多数人认为，影响因子是应该有个对手了，只要有进步，有比较都是好的，我们不要一家之言！本人也认为，影响因子已经在评价指标第一把交椅上坐得太久了，以致现在负面影响隐隐有超过积极影响的架势，也是时候有另一个因子取而代之了。但是影响因子毕竟在学术界还是影响深远，全盘否定而推出一个完全不同的指标有可能是操之过急。CiteScore在计算方法上与影响因子大同小异，虽然只是治标，但可能更加符合现在的需求。无论如何，有创新总是好的，多元化的计量评价指标才能让评价体系越来越趋于完善。
评价文献综述的主要指标有：
1、文献引用规范性
引用的规范性分为两个方面：一个是引用文献的内容（也称“引文”）的标注规范性，一个是引用文献的来源（也称参考文献）的标注规范性。
一般学校都会在研究生网站发布“论文撰写规范”或者“论文撰写指南”来为大家提供指导。虽然规范很枯燥，但是我们写的是“学术”论文，大家一定要严格按照标准来。
2、文献可靠性
我们是用文献作为证据证明用的，为了使自己的证明有说服力，证据就一定要可靠。我们一般看文献的来源，也就是发表文献的地方。一般认为，你所在专业领域内的优秀期刊，是最可靠的来源。
目前期刊是否优秀，主要是看期刊被收录的数据库类型（如SCI、EI、CSCD、北大核心等等），以及该期刊在同类专业期刊里的影响因子排位（如中科院分区、汤森路透分区等等）。
3、文献相关性
引用的文献会集中出现在论文的三个地方：研究问题和研究假说（与论文研究背景和目标相关）、实现问题和实现假说（与论文研究内容相关）、观察/实验结论（与论文研究结论相关）。
文献相关性包括两个方面。一，所引用的文献是与这三个地方的内容相关的。二，所引用的文献被放在了对应的地方。
4、论证力度
在写作论文的时候，要把文献看作证据，为证明而使用。这样想才能组织好文献综述的内部逻辑。例如在选题那里，我们就要用文献证明选题“新”、研究问题“有价值”、假说“可接受”。
这种证明的过程就是论证。而要想说服评审专家，你就要提供强的论证。只有论证是强的，同时你提供的文献是可靠和相关的，那么你的结论在很大程度上才会是正确的。
5、专业权威的论文。
如果他们在论文中提到过这种实验方法适用于你的研究，那么这可以从一定程度上说明你采用该实验方法的可行性。这种论证被称为“诉诸权威的论证”。