Impact factor 與 h-index

[biolenz (lenz)]

(註：本來只是想簡短解釋一下什麼是 JCR...)

Journal Citation Reports (JCR) 是 Thomson Reuters 每年 6 月左右，
公布被其收錄於 Science Citation Index (SCI) 和 Social Sciences Citation
Index (SSCI) 中期刊的 Impact Factor (IF)。

什麼是 IF？舉例來說，一個期刊在 2014-2015 年度有 10 篇文章，共被引用了
100 次，則該期刊 IF 為 10。只用最近兩年的資料，據說是因為發明人 Eugene
Garfield 詳細分析過，發現這個時間帶是最穩定的。不過當然也引起有人說這
是鼓勵期刊炒短線，只發一些熱門領域的文章。

基本上，期刊 IF 越高，是越好。像 CNS，都在 30-40 左右。當然發在高 IF
的期刊是一種認可。

但是是否使用 IF 作為研究人員表現的評比指標有非常多的爭議。

比方說 PNAS 的總編輯 Verma 2015 年就寫了一篇叫 Impact, not impact factor
，來指出只看 IF 的邏輯謬誤。
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26080449

再前些年，Science 的總編輯 Alberts 也寫了一篇 Impact factor distortions，
評擊學界一些扭曲的現象。
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23687012

這些反思，起始於 2012 年底在舊金山開的美國細胞學年會，知名的科學家共同
發表了「舊金山研究評鑑宣言」 San Francisco Declaration on Research
Assessment (DORA)，提出了一些改正學界歪風的建言。

其中詳細內容可以上學會的網站看看
http://www.ascb.org/dora/

總之，IF 最初的用意是用來幫助圖書館決定怎麼買期刊，並不是要評價個人。
基本上，期刊 IF 高低代表了期刊的水平 (不是絕對)，但不絕對代表發在上面
的人的研究水平。

這種討論有很多，最著名的應該是 Hirsch 於 2005 年發在 PNAS 上面的一篇：

An index to quantify an individual's scientific research output
http://www.pnas.org/content/102/46/16569

他是個物理學家，簡單來說，他分析了物理領域裡面，厲害大頭的 h-index，
然後發現了一些規律。

h-index 就是一個人他發表的文章裡面，有幾篇至少被引用幾次。如果 h-index
是 10，那代表這個人他有 10 篇文章被引用了至少 10 次。

這個方法不去算期刊的文章平均 (也就是 IF)，而是改算個人的「質」與「量」。
後來 Acuna 等人 (2012) 更計算了神經科學領域裡面的人的生涯 h-index
成長趨勢，進而發現了一個公式。

本文：Future impact: Predicting scientific success
http://www.nature.com/nature/journal/v489/n7415/full/489201a.html

他們更附上了一個計算器可以預測你將來的 h-index：
http://klab.smpp.northwestern.edu/h-index.html

不過這種方法沒有考慮到作者貢獻度，只要掛名就算，也不管第一作者還是，
只是隨便掛的。所以基本上爭議還是很多。最近有蠻多更詳細更公平的算法，
對期刊、作者排序、領域加權之類的，不過太複雜了，並不被廣泛接受。

關於 h-index 我甚至看過有些學校的升等寫明需要幾點，也看過一些部落格
透露出內線消息。

h-index 最低門檻：
(假設大部分都是自己的文章，第一或是通訊，不是那種亂掛的)
助理教授 >= 10
副教授   >= 20
教授     >= 40

我發現其實還蠻準的，就生物學領域來說。不信的話可以自己上 Google Scholar
玩玩看。有例外我們可以再來討論。

就申請助理教授來說，因為沒有通訊可掛，所以 5-6 篇自己一作加上 5-6 篇掛名，
才有辦法上到 10 點。可以給各位作為策略參考。

PS. 本來想直接貼 IF 的，結果打太多，只好自立標題了，IF 下一篇再貼上。

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※ 編輯: biolenz (111.107.60.147), 06/18/2016 02:25:13
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→ caseypie: 不準。門檻砍半還差不多
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