n***w 发帖数: 2405 | |
l******n 发帖数: 105 | 2 按理说,文章的重要程度应该根据研究工作本身的水平来判定。但是当学术界迅速扩大
、文章数量激增的情况下,靠仔细评估文章本身的水平就变得越来越困难了。比如当一
个小领域每年要发表数千篇甚至上万篇文章的时候,阅读全部这些文章以判断哪些文章
重要、哪些文章不重要在实际上就很困难了。尤其是对于外行或者对该文章所属具体领
域不是特别熟悉的人,作出判断就更困难了。影响因子提供了一个简单、有效的判断标
准。比如SCIENCE杂志上的文章平均说来要好于JBC上的文章(这当然不排除JBC上的个
别文章比SCIENCE上的文章还好)。
当然,更准确的方法是看一篇文章本身每年被同行正面引用多少次。但是这要在文章发
表后一两年之后才能看得出来。在一篇文章刚刚发表时,这种方法并不适用。
所以评判特别重要的事情,比如诺贝尔奖,就不能用文章的影响因子来判断。但是对于
一般的评估,比如年终总结、课题申请、招聘PI初选、等等,影响因子都是非常好的参
考。比如学校招一个新PI,一百个人申请,每人即使只是提交五篇代表作,招聘委员会
的人也不大可能把这五百篇文章全部全文打印出来仔细阅读、以绝对公正地判断其水平
:即使他们有那个
【在 n***w 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 如题如题。。。
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w******y 发帖数: 8040 | 3 方差其实没用
nature science就是少数文章占了绝大部分引用
你能说n/s水平不高嘛?
你的主要观点说得很好, IF可以用做粗筛, 无论找工作还是提级
【在 l******n 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 按理说,文章的重要程度应该根据研究工作本身的水平来判定。但是当学术界迅速扩大 : 、文章数量激增的情况下,靠仔细评估文章本身的水平就变得越来越困难了。比如当一 : 个小领域每年要发表数千篇甚至上万篇文章的时候,阅读全部这些文章以判断哪些文章 : 重要、哪些文章不重要在实际上就很困难了。尤其是对于外行或者对该文章所属具体领 : 域不是特别熟悉的人,作出判断就更困难了。影响因子提供了一个简单、有效的判断标 : 准。比如SCIENCE杂志上的文章平均说来要好于JBC上的文章(这当然不排除JBC上的个 : 别文章比SCIENCE上的文章还好)。 : 当然,更准确的方法是看一篇文章本身每年被同行正面引用多少次。但是这要在文章发 : 表后一两年之后才能看得出来。在一篇文章刚刚发表时,这种方法并不适用。 : 所以评判特别重要的事情,比如诺贝尔奖,就不能用文章的影响因子来判断。但是对于
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h********n 发帖数: 4079 | 4 the people invent IF should shot ---- michael bishop |
l**********n 发帖数: 240 | 5 well said!
【在 l******n 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 按理说,文章的重要程度应该根据研究工作本身的水平来判定。但是当学术界迅速扩大 : 、文章数量激增的情况下,靠仔细评估文章本身的水平就变得越来越困难了。比如当一 : 个小领域每年要发表数千篇甚至上万篇文章的时候,阅读全部这些文章以判断哪些文章 : 重要、哪些文章不重要在实际上就很困难了。尤其是对于外行或者对该文章所属具体领 : 域不是特别熟悉的人,作出判断就更困难了。影响因子提供了一个简单、有效的判断标 : 准。比如SCIENCE杂志上的文章平均说来要好于JBC上的文章(这当然不排除JBC上的个 : 别文章比SCIENCE上的文章还好)。 : 当然,更准确的方法是看一篇文章本身每年被同行正面引用多少次。但是这要在文章发 : 表后一两年之后才能看得出来。在一篇文章刚刚发表时,这种方法并不适用。 : 所以评判特别重要的事情,比如诺贝尔奖,就不能用文章的影响因子来判断。但是对于
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a****o 发帖数: 1786 | 6 还要考虑到自引和他引的不同
【在 l******n 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 按理说,文章的重要程度应该根据研究工作本身的水平来判定。但是当学术界迅速扩大 : 、文章数量激增的情况下,靠仔细评估文章本身的水平就变得越来越困难了。比如当一 : 个小领域每年要发表数千篇甚至上万篇文章的时候,阅读全部这些文章以判断哪些文章 : 重要、哪些文章不重要在实际上就很困难了。尤其是对于外行或者对该文章所属具体领 : 域不是特别熟悉的人,作出判断就更困难了。影响因子提供了一个简单、有效的判断标 : 准。比如SCIENCE杂志上的文章平均说来要好于JBC上的文章(这当然不排除JBC上的个 : 别文章比SCIENCE上的文章还好)。 : 当然,更准确的方法是看一篇文章本身每年被同行正面引用多少次。但是这要在文章发 : 表后一两年之后才能看得出来。在一篇文章刚刚发表时,这种方法并不适用。 : 所以评判特别重要的事情,比如诺贝尔奖,就不能用文章的影响因子来判断。但是对于
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l******n 发帖数: 105 | 7 对,还可以考虑本领域引用和跨领域引用的不同,等等。
【在 a****o 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 还要考虑到自引和他引的不同
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n***w 发帖数: 2405 | |
t*d 发帖数: 1290 | |
l******n 发帖数: 105 | 10 精辟!
【在 t*d 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : IF 不是万能的,没有 IF 是万万不能的。
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f********n 发帖数: 6465 | 11 你认为中国哪些科研部门可以用IF做评价,哪些又不应该用IF做评价呢.
【在 l******n 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 按理说,文章的重要程度应该根据研究工作本身的水平来判定。但是当学术界迅速扩大 : 、文章数量激增的情况下,靠仔细评估文章本身的水平就变得越来越困难了。比如当一 : 个小领域每年要发表数千篇甚至上万篇文章的时候,阅读全部这些文章以判断哪些文章 : 重要、哪些文章不重要在实际上就很困难了。尤其是对于外行或者对该文章所属具体领 : 域不是特别熟悉的人,作出判断就更困难了。影响因子提供了一个简单、有效的判断标 : 准。比如SCIENCE杂志上的文章平均说来要好于JBC上的文章(这当然不排除JBC上的个 : 别文章比SCIENCE上的文章还好)。 : 当然,更准确的方法是看一篇文章本身每年被同行正面引用多少次。但是这要在文章发 : 表后一两年之后才能看得出来。在一篇文章刚刚发表时,这种方法并不适用。 : 所以评判特别重要的事情,比如诺贝尔奖,就不能用文章的影响因子来判断。但是对于
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l******n 发帖数: 105 | 12 985的大学不用,其他的大学用?
【在 f********n 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 你认为中国哪些科研部门可以用IF做评价,哪些又不应该用IF做评价呢.
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