Scilit探索科研成果多维度评估 | MDPI News

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如何更科学更全面的评估科研成果一直都是一项非常重要的议题， 近期科学文献数据库Scilit (https://www.scilit.net/)  计算并发布了三组新的评估维度，分别是：引文深度和广度、依赖性和独立性影响力指标；高被引文章和高被引学者；以及合作指标。这些新的评估维度为科研领域的发展提供了更为多元的视角，将有助于更好地识别和奖励具有重要科研影响力的工作，促进国际合作与知识共享，从而推动科学研究的进步和创新。在下文中，我们将深入探讨这些创新指标的具体内容。

1

//引文深度和广度，依赖性和独立性影响力指标

传统的衡量科研论文的影响力通常是通过计算该论文的总被引用次数来体现的，近年来除了总被引次数以外， 学科标准化引文影响力指标，引文的情感分析等越来越多维度的衡量指标开始被纳入到科研文献的评估体系中。

近期科学文献数据库Scilit计算并发布了一组新的评估科研论文影响力指标——引文深度和广度，依赖性和独立性影响力指标。这组指标是由北京大学副教授歩一，莱登大学教授Ludo Waltman, 武汉大学副教授黄永在他们合作发表的论文“A multidimensional framework for characterizing the citation impact of scientific publication”中提出的[1]。

 a 

Citation Depth/Breadth 

(引文深度/广度影响力指标)

如图1所示，A论文和B论文都分别获得了5次引用，但引用A论文的出版物彼此之间互相引用，而引用B论文的出版物彼此之间没有互相引用， 所以我们可认为论文A有更深的学科内引文影响力， 而论文B则具有更广的引文影响力，它可能影响到比较多的科学研究领域。

图1. Citation Depth/Breadth (图片来源：[1])。

 b 

Citation Dependence/Independence 

(引文依赖性/独立性影响力指标)

如图2所示，A论文和B论文都分别获得了5次引用，但引用A论文的出版物同时也引用了A的参考文献， 而引用B论文的出版物没有引用B的参考文献。因此，我们认为A的引文影响似乎更依赖于早期出版物，即A论文中的参考文献，A很可能是这些早期出版物的后续研究。相比之下，B论文似乎具有相对更独立的影响力和科研贡献。

图2. Citation Dependence/Independence (图片来源：[1])。

计算方法  

• 引文深度影响力 (绝对值)=引用目标论文的全部施引文献中同时也引用了其他施引文献的数量

• 引文广度影响力 (绝对值)=引用目标论文的全部施引文献中没有引用其他施引文献的数量

• 引文依赖性影响力 (绝对值)=引用目标论文的全部施引文献中同时也引用了该论文中的参考文献的数量

• 引文独立性影响力 (绝对值)=引用目标论文的全部施引文献中没有引用该论文中的参考文献的数量

查询方法  

Scilit目前只针对Top Cited Paper (高被引文章) 中总被引次数不小于100的文章计算了该组指标。在文章主页的Citation Analysis部分，用户就能查看到该论文的深度/广度/依赖性/独立性影响力指标的绝对值和相对值。

2

//高被引文章和高被引学者

 a 

Top Cited Paper

(高被引文章)

定义：Scilit高被引文章是指在同一发表年份以及同一科研领域内总被引次数排名前1%的论文。

特例：当我们在计算当年出版物时，我们需要将入选引用数阈值设置为前一年的入选引用数阈值。例如，当我们在2022年9月更新时，2022年发表的文章要同时符合以下两个要求才可以被纳入高被引文章：

• 引用数排名在前1%。

• 引用数高于2021年的入选引用数阈值 (阈值按照2021年TOP 1%的文章排名，最后一篇的citation数值即为阈值)。

说明：

1. TCP必须至少有一次引用。

2. 已撤稿文章不参与计算 (文章状态：retracted/withdrawn)。

3. TCP每个季度更新一次。

查询方法  

在文献搜索页面，用户可以通过左侧的Top Cited Papers过滤器快速筛选出高被引文章。

 b 

Top Cited Scholar

(高被引学者)

2023年，Scilit发布了高被引学者名单，以表彰在科学研究领域表现出重大影响力的学者，共有5717名学者入选该名单。尤其值得关注的是，234名学术年龄总计不满10年的青年学者因其高水平的研究和对学术界的贡献脱颖而出。这一结果体现了年轻学者在当今学术界的越发突出地位，他们是学术未来的驱动力。

(注：学术年龄是指学者在Scilit中首次被索引的出版物到2022年的年数跨度)

评价标准  

本榜单评选基于学者在2013—2022年间发表的高被引文章数量，以及相对应的引文数量。在统计过程中排除了所有被撤销或撤回的文章。并且在最终榜单中剔除了任何学术不端，自引水平高，以及三年未发文的学者。

入选标准：

• 该学者的高被引论文数量超过本学科高被引论文总数的最低阈值；

• 该学者的高被引论文的总引用超过本学科高被引论文总引用的最低阈值；

• 如果该学者属于跨学科领域，则分别计算在各领域的高被引论文数量和高被引论文的总引数，二者的标准化总分均大于1的学者入选。

识别二维码，

查看榜单详情。

3

//合作指标

合作指标通过考察不同国家研究人员之间的合作经历，提供合作程度的定量衡量标准。通过系统地分析和量化协作模式，该指标为国际合作的动态和趋势提供了重要的参考。

计算方法  

首先我们把Scilit数据库中的每一篇文章都标记为以下五种类型之一，然后分别为每一个期刊/出版商/作者/组织统计出合作指标的情况。

a. 国际合作：是来自不同国家的作者合作的一篇文章。

b. 同国家不同机构合作：是来自同一国家但是不同机构的作者合作的一篇文章。

c. 同国家且同机构合作：是来自同一国家且同一机构的作者合作的一篇文章。

d. 单一作者：文章有且只有一个作者。

e. 缺少数据，无法判定。

查询方法  

用户可以在每一个期刊/出版商/作者/机构页面找到关于合作指标的具体信息。

下面以期刊 International Journal of Molecular Sciences (2013—2023年) 为例, 阐释如下：

a. 国际合作的比例：该期刊有23.2%的文章，其作者是来自不同国家的。

b. 同国家不同机构合作的比例：该期刊有35.4%的文章，其作者是来自同一国家但是不同机构的。

c. 同国家且同机构合作的比例：该期刊有38.8%的文章，其作者是来自同一国家且同一机构的。

d. 单一作者：该期刊有2.5%的文章是由单一作者撰写的。

用户也可以看到此期刊在2013—2023年间国际合作变化的趋势：

参考文献

[1] Bu, Y.; Waltman, L.; Huang, Y. A multidimensional framework for characterizing the citation impact of scientific publications. Quant. Sci. Stud. 2021, 2, 155–183, https://doi.org/10.1162/qss_a_00109.

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• 官方网站：https://www.scilit.net/

• Support邮箱：[e-mail]

• 官方推特：@Scilit_

• 官方领英：Scilit

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Scilit尽一切努力提供准确且有意义的统计信息。对于出版历史悠久的期刊和出版社，其标题更改或出版社更改，相关元数据及统计信息可能出现错误或重复。

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