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如何利用Web of Science估算期刊影响因子

本文授权转载自微信公众号清新电源,作者刘田宇,欢迎大家关注!

[致谢:本文在成稿过程中得到了北京科技大学化学与生物工程学院许太林副教授的专业指导,特此感谢。]

【写在前面】

每年由ClarivateTM Analytics(原汤森路透)通过期刊引证报告(Journal Citation Report, JCR)公布的上一年度期刊影响因子(Impact Factor, 下文以IF代替)可能是学术界每年万众瞩目的一份数据包。然而官方数据公布的时间一般在6、7月份左右,但其实在每年2月份左右大部分数据已经统计完成。本文就将为您展示如何利用Web of Science数据库在官方数据公布之前估算(预测)期刊IF。同时文末将附上一张包含材料、化学、能源类部分期刊的估算IF的表格。

【IF的定义】

要想明白估算方法的原理,有必要先明确期刊IF是如何定义的:

文字定义:某期刊的IF即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报告年份的前两年内发表的论文总数。是不是很绕?没关系,我们有简洁的数学语言:

公式定义:

如:

注意这里某年公布的IF实际上反映的是期刊在公布年份前一年的表现。另外,从定义可以解释为何新期刊只在创刊后的第三年才有IF。明白了IF定义,我们接下来要做的工作就是找到公式中的分子和分母。

【操作步骤】

1. IF是ClarivateTM Analytics公司发布的数据,我们当然要利用其旗下的Web of Science数据库来进行计算。该数据库的官方网址为:

apps.webofknowledge.com

或通过所在学校或科研院所提供的数据库入口进入。本文以Web of Science v5.27.2英文版为例进行介绍。

2. 确认所查询的数据库为Web of Science Core Collection(Web of Science核心合集)。重要!否则第8步要出错。

3. 在Basic Search(基本检索)框里输入要估算IF的期刊名字,如ACS Nano。右侧下拉菜单选择Publication Name(出版物名称)。

4. 下方Timespan(时间跨度)选择从(X-2)至(X-1)年,其中X代表欲估算IF的年份。如欲求算2017年的影响因子,需将时间跨度设为2015年和2016年。

5. 点击右侧的蓝色Search(检索)按钮。

6. 限定文献类型:纳入统计的文献类型只能包括Article(论文)和Review(综述)。部分期刊可能没有Review。在左下方的Document Type(文献类型)勾选Article和Review。勾选完后点击Refine(精炼)。

[注:Web of Science中的Letter并非通讯文章,而是指读者来信,此类文章不纳入IF计算(这跟Nature类期刊和Nano Letters等期刊的Letter文章是不同的)。通讯类文章(如communication)在Web of Science中统归于Article。

7. 返回检索结果页面左上部,记录下Results(检索结果)数值,该数值代表该期刊在X-2和X-1年可被引用文献总数,即IF定义式中的分母。

8. 点击右侧Create Citation Report(创建引文报告)。

注:若此步没有看到“创建引文报告”选项,最可能的原因是第二步没有正确执行(选择Web of Science Core Collection,而不是其他数据库)。

9. 页面右下方找到第X年被引频次数值,该数值为IF定义式中的分子。本例应关注2017年引用总次数。

10. 用2017年被引总频次除以2015-2016年发表在该期刊上的文章总数,即为估算IF。本例中ACS Nano的2017年IF估计为:

【注意事项】

对于没有进入Web of Science Core Collection的期刊利用此法无法计算影响因子。

本文介绍的方法计算出的IF值仅为估计值。最终当年IF需以官方实际公布数据为准。

该法还适用于计算各期刊的“临时IF”。如2018年2月可估算2018年某期刊2月份临时IF。临时IF可能与最终官方公布数据差别甚大。

【写在最后】

虽然IF在科研界一直被奉为圭臬,然其能否真实反映期刊的实力一直受到争议。不同领域可因参与研究的科研工作者数量而IF相差悬殊。但两个IF相差很大的期刊可能在各自领域中的名气是相当的。所以期刊IF固然重要,但不能盲信,更不能盲从。投稿时需要综合考虑IF、自己工作是否符合期刊收录文章的主题、在相关领域中的声望、审稿速度、上线速度、是否开源以及同行认可度等各种因素。

【附表】

部分材料、化学、能源类期刊2017年估算IF值

(数据查询时间:2018年2月20日)

注:

1)表格按期刊名字排序,数值仅供参考,实际IF以今年官方公布的数据为准;

2)蓝色标注的为国产期刊;

3)部分期刊数据不全,表中所列为临时IF值,参见备注;

4)限于编者精力,本表无法穷举。读者可按照本文介绍的方法自行计算其他没有列出的期刊IF值。

刘田宇,美国弗吉尼亚理工博士后,研究方向为电化学能源转化和存储(超级电容器、氧还原催化、半导体光解水、微生物燃料电池)。目前任清新电源特邀作者和编辑,同时为英国皇家化学会(Royal Society of Chemistry)期刊Chemical Communications和Chemical Science以及美国材料研究学会(Materials Research Society)撰写博客和新闻报道,为John Wiley出版社驻北京编辑部做文稿翻译。《研之成理》和《高分子科学前沿》公众号撰稿人。

供稿丨深圳市清新电源研究院

部门丨媒体信息中心科技情报部

撰稿人丨刘田宇

主编丨张哲旭

鸟语虫声总是传心之诀,花英草色无非见道之文!

  • 发表于:
  • 原文链接http://kuaibao.qq.com/s/20180225B048Q600?refer=cp_1026
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