他们对不同参数的使用方式做出了令人钦佩的解释

Solve china dataset issues with shared expertise and innovation.
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pappu6329
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他们对不同参数的使用方式做出了令人钦佩的解释

Post by pappu6329 »

华盛顿与李花费了大量时间思考这些棘手的方法论问题。——不过我建议你在阅读时手边备一瓶阿司匹林。他们开发了所谓的综合因子 (CF)——顾名思义,它平衡了原始引用和影响因子,试图给出一个现实的影响力衡量标准。他们非常谦虚,允许数据库用户改变决定 CF 的参数,如果这些用户不同意数据库设计者的选择。

无论如何,如果您访问华盛顿与李大学数据库并在参数中设置“非美国法律期刊”,您将看到,尽管有EJIL、反应文章、辩论、最后一页和漫游费用,但绝对引用率和影响因子得分非常高,并且多年来一直是其影响因子中排名第一的非美国期刊。我们的姊妹刊物I.CON排名第三。正如我所说,不要心怀怨恨。

那么,我的抱怨是什么呢?这有点像标题中使用的 波斯尼亚和黑塞哥维那 WhatsApp 号码数据库 经典犹太笑话,来自 Borscht Belt(纽约州上州的卡茨基尔):两个意第绪语妈妈听到有人在抱怨她们刚吃完的午餐:“食物很糟糕,而且量也不够……”

这篇社论开头收到的来自我们忠实读者的祝贺邮件并不罕见。我们杰出的出版商牛津大学出版社有些害羞地跟踪影响因子,并让所有“他们的”编辑了解他们在影响因子表中的变化。我的一位同事兼朋友是一家著名欧洲法律杂志的主编,他向该杂志顾问委员会的所有人发送了一封激动人心的电子邮件,告知我们该杂志的影响因子得分很高。我的收件箱里塞满了同样激动的董事会同事们对这个好消息的祝贺信。

这些指标,如电视收视率,正在日益影响着期刊出版界。这有其可取之处,或许也算是一种现实主义。但也存在危险:电视收视率并不总是有利于优质电视节目。我很清楚,就作者和主题而言,哪些文章会引起更多关注、下载量更多,从而获得更多引用。如果我过分关注影响因子,这是否会有意无意地对编辑决策产生非常有害的影响因子?这是否会对理论上困难、主题深奥、新作者和不知名作者产生不利影响?
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