如果IF和H指数都不够好,那么用什么标准更好?
发布时间:2017/10/13 14:12:35 已经查看了827次
  现如今的评价体系中,除了发表文章杂志的影响因子(IF),同等重要的还有文章的引用次数。IF和引用次数都是可量化的指标,而量化指标又往往比主观评价容易操做和客观性强,所以在人才计划评审中一直扮演着最重要的角色。现在很多人批判在评价时只看IF,那么引用次数是否与科研水准相关性更高?如果IF和H指数都不够好,那么用什么标准更好?答案在篇尾,性急的人可直接去看。^-^
  此外,我发现一个有趣但有些尴尬的情况:从事药化学者的代表性工作通常不是其高引用著作,而这一点在从事药理研究的学者中却没有发现(至少没有药化学者那么普遍)。下面用具体数据来展示一下。
  首先声明,有关信息来自Researchgate,如有不大准确的地方还请原谅。我发现Scopus和Google Scholar都有引用次数、h指数等指标,但同一个人在几处的数据却有差别。不过考虑到差别不大(10%左右),而且用同一体系中给出的指标进行比较,应该不会改变基本事实和趋势,因此就直接用原数据比较了。
  先看看药化学者的情况。
  一位国外名校的药化chair professor级别的教授,年纪比较大了,论文差不多有700篇,篇均引用数24;H-指数接近60,最高引用数的论文是一篇计算化学的文章。不过这位教授的专业不是计算。据我了解这篇文章应该不是其代表作。这位教授发表最高IF杂志的论文我没有去检索,不过其在药化领域公认的高等级刊物上有大量论文,可以算是出色的药化学者了。
  另一位年纪比上一位略小,也是年纪较大的chair professor级别的教授。论文超过500篇,篇均引用数22;H-指数超过50,最高引用数的论文是一篇20年前发表的生物学文章。他的代表性工作并不是这篇论文的内容,而且他在其中的位置也只是个(不重要的)中间作者。我知道他发表过比这篇文章IF更高的杂志,是他比较出色的工作,也是通讯作者,应该说那篇文章更具代表性。他因为在某个领域的一系列工作而知名,不过高引文章并不同于他知名的领域或工作。
  接下来咱们再找一个年轻点儿的来看看:他是国外知名高校教授,在蛋白-蛋白相互作用(PPI)抑制剂方面做得相当出色,因此这是其代表性工作无可置疑。他发表论文超过300篇,篇均引用数超过50;H-指数超过70,最高引用数来自一篇计算化学的文章,他是通讯作者。这篇文章主要是方法学研究,早于他代表性的PPI领域工作,有为后来研究奠定基础之意,因此或许可将此高引论文视为其代表作。
  还有一位和我工作领域非常接近的药化同行,得到过中国重要人才计划的荣誉(就是大家口中的帽子教授),发表论文超过300篇,篇均引用数超过12;H-指数超30,最高引用数的论文是一篇生物学文章,不是通讯作者。鉴于他的工作范围比较广,我难以确定这篇文章是否他的代表性工作,但很可能是否定的答案。
  我自己指标的更逊色,论文数今年刚过百,其他指标就不在这里现眼了(想八卦的自己去查好了)。不过类似的尴尬情况也发生在我身上:最高引用数的论文也是生物学文章,也不是通讯或一作。我自认的代表性工作发表的杂志IF还行,引用数还可以,也是通讯作者之一,但遗憾或者说尴尬的是那篇文章并未在我的全部论文中脱颖而出。
  再说说生物学家的情况。因为我本人研究领域的关系,选的下面这几位都和微管研究有关。
  第一位是Susan Horwitz,以发现紫杉醇的作用机理而出名,美国科学院院士。论文超过300篇,篇均引用数超过70;H-指数接近80,最高引用数的论文正是她那篇Nature杂志上发表的关于紫杉醇作用机理的文章。
  第二位是曾在Horwitz实验室做过博后的年轻一点的学者,在自己的国家也算是成名学者了。论文超过200篇,篇均引用数接近30;H-指数接近40左右,最高引用数的论文也是她代表性的工作:某微管蛋白亚型对肿瘤耐药的作用。巧的是该文是其在Horwitz实验室期间发表的,她是一作,Horwitz是通讯作者。
  列举上面这些数据,我不否认也有点八卦的意思,不过更重要的是想问:相比于生物学的高引论文大都是其代表作,不同年资、不同水准的药化学者的高引论文却常常并非其代表作,这究竟说明了什么?这种情况对评价药化学者、以及药化学者的学术发展路径,有什么提示甚至警示作用吗?
  应当指出,除了上述个例数据分析可能带来的偏差外(与整体情况有出入),不应忽视这样的可能性:由于类似等级的生物学家论文指标通常高于化学家,因此药化学者参与的重要药理研究论文,就“抢”走了其高引论文的桂冠。
  上面这些数据还提示了一个不算老生常谈但也不是什么新鲜的观念:综合几个指标比单一指标能给出更准确的评价。姑且不说从事基础研究和应用研究的学者指标应该有所不同(应用研究学者拼论文通常比不过基础研究学者),就算单纯比论文,最好也是论文数、引用数、h指数和代表性文章多个指标拿来综合比较。其实药学工作者在科研活动上,都知道要追求单一指标未必最优而系统表现最优的分子进行新药开发,那么在科研评价方面,也应该更容易理解和借鉴这种经验吧!
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