医学期刊学术评价指标

评价期刊的指标有哪些如下：

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。

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。

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。