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if(1) 中的1表示真，这个if总是成立。if(0) 中的0表示假，这个if总是不成立的。if的使用说明：#IT#Else 指令的作用与 ITElse 语句相同，其差异在于 #If、#Else、#ElseIf，及 #End If 指令没有单独成行的形式，也就是说，在指令所在的那一行，不能有其他代码出现。扩展资料：if影响因子并非一个最客观的评价期刊影响力的标准。一般来说影响因子高，期刊的影响力就越大。对于一些综合类，或者大项的研究领域来说，因为研究的领域广所以引用率也比较高。比如，生物，和化学类的期刊，这类期刊一般情况下就比较容易有较高的影响力。影响因子虽然可在一定程度上表征其学术质量的优劣，但影响因子与学术质量间并非呈线性正比关系，比如不能说影响因子为0的期刊一定优于影响因子为0的期刊，影响因子不具有这种对学术质量进行精确定量评价的功能。国内部分科研机构，在进行科研绩效考评时常以累计影响因子或单篇影响因子达到多少作为量化标准，有的研究人员可能因影响因子差1分而不能晋升职称或评定奖金等，这种做法绝对是不可取的。影响因子（Impact factor，缩写IF）是指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率，是衡量学术期刊影响力的一个重要指标，由美国科学情报研究所（ISI）创始人尤金·加菲得（Eugene Garfield）在1960年代创立，其后为文献计量学的发展带来了一系列重大革新。
这个要具体分析，因为不同学科领域的期刊影响因子差别挺大的。国内的期刊一般在0以上的就不错了，到0或更高的就不多了。第二作者算不算作者要看你评什么职称，一般中级可以算，但2~3篇第二作者相当于一篇第一作者，评高级的话第二作者基本不能算。
评价科技期刊的影响力主要指标是该期刊的影响因子。为查询科技期刊的影响，可以进入中国知网，在首页右上角，点击“出版物检索”。点击期刊名称，进入期刊详细信息页面。在这个信息页面可以看到该科技期刊的影响因子。影响因子在一定程度上代表了该期刊的影响力，数据库收录可以判断该期刊是否属于SCI、EI，是否属于核心期刊。影响因子：科学期刊的影响因子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。科技期刊在第N年的影响因子计算方法为：分母 = N-1年与N-2年该期刊发表的总论文数；分子 = 分母中的论文在第N年被引用的次数。一般认为影响因子在5以上即为优秀期刊，10以上为顶级期刊。以上内容参考：百度百科——影响因子
大概就是讲的是伱这个专业期刊是比较多的，且影响力也是很大的，或者是影响力有多少这样来理解的。这样伱跟你讲懂吗？
影响因子属于平价一篇论文质量的高低的一个指标，影响因子越高，论文的质量就越高
学术期刊发表的论文两年内被引用的平均次数被定义为“影响因子”。一个普普通通的变量，“两年平均引用次数”，为何要动用这样的一个唬人的术语呢？它与期刊影响力究竟有什么关系？如果不能正确回答这些问题，就无法确定用这个指标来进行科研管理是否可行、是否有效。这个术语，英文写为“Impact Factor”（简写为IF），来源于一家美国科技情报研究机构。该机构早期是提供科研信息服务的，主要是为研究者提供学术刊物信息，后来逐渐演变为盈利机构，通过提供科研服务来获取利润。这种变化有一个世界性的背景。20世纪后半叶，科技的重要性使得各发达国家，还有一部分后起的发展中国家，大幅度增加了科技投入。投入必然产出研究论文、报告、专利等物化成果。对于研究者个人来说，成果在哪里发表事关自己的学术生涯发展，是个大问题。发表论文的人，总希望自己的论文被同行所关注并引用。抓住这种心态，搞一个论文发表后两年内的平均引用次数，就成了指标的第一选择。你想，如果你是一位年轻研究者，一家期刊能够让你的论文发表后两年内就被多次引用，这难道不能让你动心吗？你博士毕业后计划做两年博士后，难道不渴望能在两年后晋升副教授职位吗？那么好，这家机构及时送来了这种信息，告诉你哪些刊物能帮助到你。为了让你容易记住，该机构还把这个指标比较靠前的一批刊物命名为“SCI刊物”。20世纪后期，有数千家期刊被选入SCI刊物名录。这下问题简单化了：一位年轻学者的投稿方向就是SCI刊物，而且“两年平均引用次数”越多，就越值得优先投稿。研究者这边的问题解决了，但要把这个指标卖出去，科研管理者那里也要搞定才行。最大的难点是如何让科技管理者信服这个指标。从科研逻辑上说，这个指标显然是不具备说服力的。为什么两年里引用次数多的论文是好论文？哪些人在引用、如何引用的问题是否也应该问一下？要打消管理者的此类顾虑，还要另下一番功夫。由于学术界看重的是学术影响力，管理者也必须尊重学术影响力。因此，如果能够指标描绘成一个学术影响力指标，就容易被管理者做接受。怎样才能做到呢？答案是把逻辑搞乱，“逻辑越混乱，结论越有趣”。在实际操作上，把两年平均引用次数说成是影响因子，要弄出一个复杂过程。首先要把关于学术影响力的要件拿过来，例如论文发表后的引用情况如何、哪些学者在引用、论文对他人的研究有何影响、作者发表论文之后得到了哪些声誉，等等。要件取得越完整，学术界就越认可。第二步是把情况简化，找到特定条件下的案例，说明有影响力的论文均与引用情况相关联，这种案例很多，很好找。第三步再往前推一步，说引用情况好的论文就是影响力大的论文，此类论文的载体就是好期刊。不幸的是，这种不成立的推论能蒙住很多人（有一部文学作品企图揭露这件事，所用的例子是：所有精神病患者都不承认自己有精神病，你拒不承认自己有精神病，因此你必然有精神病，应该关到精神病院里去）。最后一步是关键性的，就是要抛弃掉“两年平均引用次数”这个平凡名称，而改用一个“影响因子”名称，让人不自觉地将其与学术影响力相联系。有了这个高大上的名称，不怕科研管理者们不就范。只要有部分管理者开始接受，哪怕他们只是为了图省事而接受这个简单指标，就会迫使其他人也最终不得不接受这个指标。以上所述的，就是一个平凡变量演化为唬人术语的原因和过程。无论最初搞这些指标的人动机如何，后来确实就变成了逻辑混乱的一团糟。要澄清这种混乱，还需要多说几句。从源头上说，期刊影响力是由所发表的论文决定的，发表某个研究领域和方向的第一篇论文（称为“首发论文”），可以见证刊物编委会的眼界；在重要方向上系统性地发表有理论和技术突破的论文，可以表明编委会成员自身的学术造诣；而发表有才气、有智慧、有远见的论文，则是彰显了刊物的品位。这几个方面都很突出的刊物，肯定是影响力大的刊物。就引用次数而言，一般化的引用并不重要，被看出科学问题要点的人引用，被欣赏论文智慧的人引用，被做前沿研究的高水平学者引用，引用之后能产生新的研究方向、科学问题、应用成果，这些才是真正要紧的。显而易见，在“IF” 那里这些评价都是缺失的。作为科技信息的采集者，他们并没有下功夫在这些方面构建指标。这说明，关于学术影响力的内涵方面，管理者必须另加考虑，用所谓影响因子这样的指标是不靠谱的。以后的人们来研究科学史，会把根据“影响因子”对刊物进行排名、分区的做法当成超级玩笑。退一步讲，即便我们不讲内涵，只讲数量，两年平均引用次数能否作为影响因子呢？答案仍然是不能。设想，我们试图根据引用次数来比一比各位研究者水平的高低。前面提到的那家科技情报研究机构自身提供的数据就表明，每篇论文、每个学术期刊都有一个“期待引用次数”，即论文发表后可被学术界引用的预期平均总次数。根据定义，期待发表次数大于或等于两年平均引用次数与论文半衰期（即从论文发表之日到引用高峰出现的时间长度）乘积的两倍。举例而言，如果一个期刊的两年平均引用次数为三次，半衰期为十年，则其论文的期待引用次数将会大于或等于60次；另外一家期刊的上述参数分别为六次和三年，则其期待引用次数仅为约36次。从这个例子可以看出，由于两年平均引用次数并非期待引用次数的唯一控制变量，因此在所谓高影响因子刊物上发表的论文并不一定总引用次数也高。真实的情况也是，主流期刊无论IF如何，论文总引用次数都是靠前的。所以说，对于研究者而言，即便仅仅出于引用次数的考虑，也应选择期待引用次数高的刊物，而不是两年平均引用次数高的刊物。对于科研管理者而言，还有另外一个问题，即评价刊物和评价个人是不同的两件事。一个刊物有较好的期待引用次数，有可能是个好刊物，但涉及到研究者个人时，无论其论文在哪里发表，还是要看实际的引用情况。设想，某位研究者在两年平均引用次数为十的刊物上发表论文，而此后的两年里只被引用了五次，那么在引用次数这个指标上，这篇论文实际上是在拖刊物的后腿。综上所述，我们提出以下几点意见和建议。（1）搞科技情报工作，给研究者提供学术期刊信息，这本身是一种服务，没有错，给一些变量下定义起名字也是可以的，但“IF”错在术语表达不准确。把两年平均引用次数说成是影响因子，就如同把犯罪分子每年作案次数定义为行善指数一样，前者歪曲了“影响”的意思，后者歪曲了“行善”的意思。今后凡出现“影响因子”表述的地方，应该一律回归原意，用“两年平均引用次数”来取代。（2）对于研究者个人，建议在选择投稿刊物时，首先应考虑其学术声誉，与正规科学家为伍，你也就成了正规学者，就有学术生涯的真正发展。在数量指标上可考虑“期待引用指标”，投稿时选择那些两年平均引用次数与半衰期乘积较大的刊物。（3）科研管理者要区分对刊物的评价和对研究者个人的评价。对前者，在内涵上要考察刊登经典论文和重要论文的情况，以及作者学术声誉，在外延上要看刊物的期待平均引用次数；对后者，在内涵上要看所发表的论文是否有理论或技术进步，在外延上要看论文发表后被优秀学者的引用情况。对人的评价是一项细致的工作，不能马虎、偷懒、简单、粗暴。科研管理的有效性是管理者工作成绩的衡量标准，如果管理不当，投入再多也难以产出好的成果
影响因子（英文：Impact Factor），简称IF，是汤森路透（Thomson Reuters）出品的期刊引证报告（Journal Citation Reports，JCR）中的一项数据。 即某期刊前两年发表的论文在该报告年份（JCR year）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意义影响因子并非一个最客观的评价期刊影响力的标准。一般来说影响因子高，期刊的影响力就越大。对于一些综合类，或者大项的研究领域来说，因为研究的领域广所以引用率也比较高。比如，生物，和化学类的期刊，这类期刊一般情况下就比较容易有较高的影响力。影响因子虽然可在一定程度上表征其学术质量的优劣，但影响因子与学术质量间并非呈线性正比关系，比如不能说影响因子为0的期刊一定优于影响因子为0的期刊，影响因子不具有这种对学术质量进行精确定量评价的功能。国内部分科研机构，在进行科研绩效考评时常以累计影响因子或单篇影响因子达到多少作为量化标准，有的研究人员可能因影响因子差1分而不能晋升职称或评定奖金等，这种做法绝对是不可取的。影响因子（Impact factor，缩写IF）是指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率，是衡量学术期刊影响力的一个重要指标，由美国科学情报研究所（ISI）创始人尤金·加菲得（Eugene Garfield）在1960年代创立，其后为文献计量学的发展带来了一系列重大革新。自1975年以来，每年定期发布于“期刊引用报告”（Journal Citation Reports）。
一、影响因子的定义从国际上普遍认可的定义来讲：影响因子是美国科学情报研究所每年出版的《期刊引用报告》上的一项数据，指的是某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率，是衡量学术期刊影响力的一个重要指标，由美国科学情报研究所创始人尤金·加菲尔德博士在1960年代创立。其中的科学引文索引，即Science Citation Index，简称SCI，诞生于1964年，是最知名的文献检索工具之一。而被Web of Science收录的期刊需要满足以下四项标准要求：1、期刊出版标准包括期刊出版的时效性、国际编辑惯例、英文文献编目信息、同行评议过程和出版伦理等。严格的同行评议是保证出版质量的重要手段，非自然的刻意自引或互引有悖于出版伦理，这些都是编辑发展部专业人员在期刊遴选时重点关注的方面。2、编辑内容编辑发展部的专业人员会评估期刊的发表内容是否是该领域中高质量的学术成果，是否能丰富数据库中的已有内容，或是否这个研究课题已有多个期刊涉及。3、国际多样性对于面向全球的国际期刊，会从作者、编委、期刊的引用者考察其国际多样性，面向特定地区的区域性高质量期刊也会被评估后入选。4、引文分析通过所建立的引文数据库，编辑会得到许多引文数据。这些数据有助于确定对研究团体最重要、最有用和最有影响力的出版物，编辑还会通过对引文数据的分析衡量它的应用，通过衡量它的应用确定它的重要性和影响力。对于已被Web ofScience收录的期刊，也会应用上述标准进行持续监测和评估，达不到上述标准的期刊将会被中断收录。被中断收录的期刊一般可在3年后重新申请收录，若经评估达到收录标准将被重新收录。
楼主求采纳~学术期刊影响力指数（AJCI）说明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。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。CI 的具体统计方法1 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。2 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。3 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。4JMI 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2~05 。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) 2 43科 非常臃肿 [20000～40000) 1 23极臃肿 ≧40000 05 11自 臃肿 [7000~17000) 2 102科 非常臃肿 [17000~37000) 1 40极臃肿 ≧37000 05 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。
学术期刊中的影响因子是什么 影响因子（Impact Factor,IF)是美国ISI（科学信息研究所）的JCR(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统计当年的被引用总次数除以该期刊在前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。例如，某期刊2005年影响因子的计算本刊2004年的文章在2005年的被引次数： 48 本刊2004年的发文量： 187本刊2003年的文章在2005年的被引次数： 128 本刊2003年的发文量： 154本刊2003-2004的文章在2005年的被引次数总计： 176本刊2003-2004年的发文量总计： 341本刊2005年的影响因子：5161 = 176÷341论文发表咨询我头像
影响因子0已经是非常高的期刊影响水平了，影响因子也是一个衡量期刊价值的关键指标，是根据期刊近两年的发文总量和引文量之比计算得出的。通常来说，影响因子越高，说明期刊引文量大，专业内的影响力就大，国内外很多权威数据库遴选刊物的标准中基本都有影响因子和引文量这两项。期刊评价：1、评价刊物的价值和水平有多种标准和指标，最简单直接的就是从刊物级别来判断刊物水平如何，其次我们还可以从一些关键指标来判断，比如影响因子、引文量等，所以说评价一本期刊的好坏，只需要进行综合考量的，不能简单看一个指标即可。2、刊物级别不用多说，是学术界换分期刊等级的主要手段，国内常见的分类有省级期刊、国家级期刊和核心级期刊，其中国内期刊和省级期刊统称为学术普刊，是依据主办单位不同来区分的。通过这些划分我们可以基本判断出刊物在学术期刊中的大致位置，如果刊物是核心刊物，说明刊物学术价值是非常高的，如果是省级期刊就说明刊物水平相对一般。
大概就是讲的是伱这个专业期刊是比较多的，且影响力也是很大的，或者是影响力有多少这样来理解的。这样伱跟你讲懂吗？
评价科技期刊的影响力主要指标是该期刊的影响因子。为查询科技期刊的影响，可以进入中国知网，在首页右上角，点击“出版物检索”。点击期刊名称，进入期刊详细信息页面。在这个信息页面可以看到该科技期刊的影响因子。影响因子在一定程度上代表了该期刊的影响力，数据库收录可以判断该期刊是否属于SCI、EI，是否属于核心期刊。影响因子：科学期刊的影响因子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。科技期刊在第N年的影响因子计算方法为：分母 = N-1年与N-2年该期刊发表的总论文数；分子 = 分母中的论文在第N年被引用的次数。一般认为影响因子在5以上即为优秀期刊，10以上为顶级期刊。以上内容参考：百度百科——影响因子
这个要具体分析，因为不同学科领域的期刊影响因子差别挺大的。国内的期刊一般在0以上的就不错了，到0或更高的就不多了。第二作者算不算作者要看你评什么职称，一般中级可以算，但2~3篇第二作者相当于一篇第一作者，评高级的话第二作者基本不能算。
楼主求采纳~学术期刊影响力指数（AJCI）说明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。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。CI 的具体统计方法1 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。2 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。3 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。4JMI 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2~05 。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)243科非常臃肿[20000～40000)123极臃肿≧0511自臃肿[7000~17000)2102科非常臃肿[17000~37000)140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。
评价科技期刊的影响力主要指标是该期刊的影响因子。为查询科技期刊的影响，可以进入中国知网，在首页右上角，点击“出版物检索”。点击期刊名称，进入期刊详细信息页面。在这个信息页面可以看到该科技期刊的影响因子。影响因子在一定程度上代表了该期刊的影响力，数据库收录可以判断该期刊是否属于SCI、EI，是否属于核心期刊。影响因子：科学期刊的影响因子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。科技期刊在第N年的影响因子计算方法为：分母 = N-1年与N-2年该期刊发表的总论文数；分子 = 分母中的论文在第N年被引用的次数。一般认为影响因子在5以上即为优秀期刊，10以上为顶级期刊。以上内容参考：百度百科——影响因子
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