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可以在中国知网的“中国引文数据库”查找。
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1、首先，在网站搜索里输入“中国知网”，找到官网并进入。2、可以直接点击“主题”右边的小三角形，会弹出下拉对话框，可以从下面的内容找到一些期刊，但如果有明确需要查询的期刊，就需要从图3中查询更方便。3、点击“出版物检索”，就会进入“期刊导航”页面。4、有好几种方法查询期刊“刊名，主办单位，ISSN，CN"，你可以根据这几种办法进行查询。5、下面举个例子，用这个方法查下“教育研究与实验“。6、可以查到这本期刊的信息，如影响因子，并且相近的期刊也会出来，可以借鉴参考。
在中南大学的数据库里查询。具体步骤：1、首先筛选出中南大学的SCI，将“选择数据库”表单下拉，选择Webofscience核心合集调出作者索引输出结果。2、点击作者检索，在下方表单处输入作者姓名的汉语拼音，点击查找。3、点击所需词条，打开的页面中显示了作者的完整信息、每篇文章的链接及引用次数、作者的h指数，可查看完整分析信息。H指数（Hindex）是一个混合量化指标，可用于评估研究人员的学术产出数量与学术产出水平。
SCI是汤姆森公司评选的，高分指至少5分以上。高分的质量好。
sci是汤姆森公司评选的，高分指至少5分以上。某个参评期刊杂志被SCI检索系统收录，那么这个期刊就是SCI期刊，所谓分值（影响因子）不是指论文的影响因子，是期刊的影响因子，是根据这个期刊以往的发表文献被其它文章参考引用的次等及等级等多方面因素综合算出来的一个分数值。SCI期刊的分值，指的是SCI期刊的影响因子。影响因子（Impact Factor）是指期刊近两年来的平均被引率，即该期刊前两年发表的论文在评价当年被引用的平均次数，直接代表了期刊的影响力和水平。影响因子越大,说明期刊的影响越大,期刊的质量和水平越高。影响因子高的期刊往往是载有高质量论文的核心期刊,或者国际性强的期刊。然而不同学科之间的SCI期刊很难进行比较和评价的。针对此，中国科学院文献情报中心将JCR（《期刊引用报告》）公布的期刊分为13大类，在每一类期刊中根据期刊的影响因子及被引频率等指标分成四个区，期刊档次由高到低排列，其中第一区期刊加上第二区少量期刊，被界定为顶级刊物。发表在1区和2区的SCI论文，通常被认为是该学科领域的比较重要的成果。1区的分值也有比较低的，比如影响放射领域顶级期刊Radiology，影响因子只有726 。所以不能光看影响因子才评定这个期刊的影响力，还要借鉴下SCI期刊分区，最新SCI期刊分区表 在MedSci可以查看
H指数（H index）是一个混合量化指标，可用于评估研究人员的学术产出数量与学术产出水平。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。Hirsch的原始定义是，一名科学家的h指数是指其发表的Np篇论文中有h篇每篇至少被引h次、而其余Np-h篇论文每篇被引均小于或等于h次（A scientist has index h if h of his or her Np papers have at least h citationseach and the other(Np-h) papers have≤h citation each)。h指数被认为是对先前众多衡量指标的一大改进；先前的衡量指标都倾向于关注科研人员在其发表论文的期刊，因而，它们都假定作者的贡献等同于期刊的平均值。如果一位科学家的出版成果以它们被引生命周期的数字进行排序的话，那么h指数就是一个最大值，这个最大值是指每篇论文至少被引了h次的h篇文章。在Bornmann看来，文献计量指数的价值在于这个指数在多大程度上预测了同行评估的结果。在一篇与他人合作的论文中（该论文发表在《信息科学和技术美国学会会刊》（Journal of the American Society for Information Science and Technology, V 59, N 5, 830–837），Bornmann 分析了九种不同的指数，试图发现这些指数是否在原先的h指数基础上有所改进，尤其是考察他们准确预测同行评估结果的能力。Web of Science现可直接提供作者在SCI上发文的h指数。登录,用作者姓名检索，在检索结果页面右上角点击“创建引文报告”，在显示页面右上角找到h指数。
学术界大牛的水平。h指数可用于评估研究人员的学术产出数量与学术产出水平。由Jorge S Hirsch提出，并由他定义：'如果作者的Np篇论文中的h篇至少被h引文，而另一篇（Np-h）篇论文被h引文，则科学家的索引为h，每个最多被引用一次。简单来讲就是，如果h得分为5表示作者至少有5篇论文，且每篇论文至少被五次引文引用；如果h分数为10意味着他有10篇论文，且每篇论文至少被引用10次。h指数相同的图表。将超过h分数限制的项目的引用总数加起来，然后找到该引用集的子集的平均值。如果作者在她列出的h个部分中有一些引用率很高的文章，那么他们就会使该人的g得分远高于其h得分。比如一位高级研究员，在HPoP中的h得分为28，但g得分为53，几乎是前者的两倍。这是因为此处引用次数最多的文章有700多个引用，而另一些引用的引用数则有100到250个引用，因此大大提高了整个引用最多的平均值。相比之下，如果学者在不同出版物上的引用中没有这种明显的不平等，那么他们的h得分和g得分往往会更接近，尽管g得分几乎总是更高，但g指数通常是h指数的非常有用的补充。
h指数可用于评估研究人员的学术产出数量与学术产出水平。如果作者的Np篇论文中的h篇至少被h引文，而另一篇（Np-h）篇论文被h引文，则科学家的索引为h，每个最多被引用一次。g指数是h指数的衍生指数。首先需要绘制与图h指数相同的图表。将超过h分数限制的项目的引用总数加起来，然后找到该引用集的子集的平均值。如果作者在她列出的h个部分中有一些引用率很高的文章，那么他们就会使该人的g得分远高于其h得分。如果h得分为5表示作者至少有5篇论文，且每篇论文至少被五次引文引用；如果h分数为10意味着他有10篇论文，且每篇论文至少被引用10次。g指数的注意事项：论文按被引次数排序后相对排前的累积被引至少g2次的最大论文序次g，亦即第(g+1)序次论文对应的累积引文数将小于(g+1)2。2006年, Egghe提出了g指数， g指数定义为:论文按被引次数排序后相对排前的累积被引至少g2次的最大论文序次g，亦即第(g+1)序次论文对应的累积引文数将小于(g+1)2。从定义可以看出，g≥h，而按被引量排序靠前的文章的被引次数越大，g指数越大。
H因子又称H指数是美国物理学家Hirsch于2005年提出用于“评价科学家的科研绩效”。虽然 其原始论文的题目及Hirsch对H因子的含义描述值得讨论，但H因子在短短几年时间内就全球风靡，很快被扩展用于期刊、研究团队、大学、科研院所、学科、国家、基金和研究热点等不同领域。下面以科学家个人H因子进行介绍，其它对象的H因子可以此类推。 H因子的物理含义可简单的表述为：“有h篇论文被引用了不少于h次”。不少学者认为H因子综合衡量了论文的数量和影响力。 有趣的是，原本人为规定的h指数居然被一些学者数学推导得出：H因子与原有的评价指标之间存在着微妙的联系。而且数据也一定程度上证实了这些联系。 H因子主要是一个影响力判定参数，其特点是关注科学家发表了多少有影响力的论文。因此，若你的研究没有一定的质量，没有引起学界的关注和交流，无论你发表了多少论文，都无法获得一个较高的H因子。H因子的测度有利于那些出精品的科学家，也可以发现哪些人是“灌水”者。 H因子面前，你可以有一些文章成了“睡美人”，但要避免一辈子都怀才不遇。H因子的计算 科学家H因子的计算方法可描述为：将科学家某个时段（也可是全部）的论文，按被引次数从高往低排，然后每篇论文得到一个序号，将每篇论文的序号和被引次数进行比较，找到序号h，使得这一篇论文的序号h小于或等于它的被引次数，而下一篇论文（序号为h+1）的序号大于它的被引次数。 也许这样的描述还是让你头晕，那么看一个例子，你就明白了。首先将某一学者的论文按被引次数从高往低排，得到表1，然后计算过程如表1所示。序号 论文 引用次数 判定1 被引用次数最多的论文A 18 1〈182 被引用次数第2的论文B 8 2〈83 被引用次数第3的论文C 7 3〈74 被引用次数第4的论文D 6 4〈65 被引用次数第5的论文E 5 5=5， h=56 被引用次数第6的论文F 4 6>4 论文的被引次数获取现在常采用的数据库有Web of Science，Scopus和Google学术等，中文论文常采用的有CNKI引文数据库， CSCD和人文社科的CSSCI等。需指出的是，CNKI引文数据库的首页数据问题很大，建议进入旧版手工检索。 当然，任一单一参数的评价都有局限性，H因子的问题也很多。 当然，任一单一参数的评价都有局限性，h指数的问题也很多，
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