主题：【原创】科学杂志排名，IF 对比 Pagerank -- 青方
家园 看来国内对这排名还真当回事。。。 国外，至少在美国，生物这行，大家其实也就是看看而已。真的要出名，站住脚，还是要看你具体的工作，牛的结果文章，field里都传诵。你只是凭一两篇在CNS上的文章，现在想找好的faculty位子也是没戏的。最关键的还是要能拿到经费，这都是同行评议，侬拿大的杂志来压人一点效果都没有的。大家都清楚好杂志时不时有烂文章，所以只有靠你的真水平（在圈子里很明显的）。
家园 在学术界混还是要靠人际关系 求职过程中推荐信最重要。所以从一入行开始就得找机会跟那些大牛混个脸儿熟，当然你要引起他们的注意还得有文章能吸引他们。
家园 同感 刚从国内回来，很多国内名校的科研人员，视IF为至高无上的准则，判断文章好坏先看杂志的IF分，IF高的就什么都好，差的就什么都不是。持这种思想的人大有人在，不仅仅是非科研人员。
家园 有些field 做得再好，也很难上大杂志。 但圈子里的权威杂志很被同行认可。
家园 国外其实也看这个 只不过国内有些走火入魔，IF至上。
家园 page rank是不是更容易被研究人员manipulate呢？ 家园 评价个人成就时候，个人文章他引次数应该更重要 而且，这个期刊影响因子与研究领域的关系非常大。基本上研究人员越多的领域，其期刊的影响因子就越大。这对有些领域的研究人员很不公平。
我希望以后能有针对个人成就进行评定的体系，而这个体系应该是分专业的。
家园 【原创】用h-index,来评价科学家的影响力 2005年9月，PNAS发表了一篇来自加州大学J.E. Hirsch的文章，引入一个新参数来评价科学家的影响力，这个参数是“h-指数”（h-index）。
在这里可以看到全文。简单的算法是把一个科学家的所有发表的文章列出来，然后标明每篇文章被引用的次数，再按照被引用次数从高到低排队，当被引用次数大于或等于文章总数的时候，这篇文章在这个总序列里的序号就是这个科学家的h－指数。
举个例子，如果一位科学家发表了20篇文章，被引用次数多少不等，从多到少排队，到第10篇文章的时候，被引用次数正好也是10次，那么这个科学家的h－指数就是10。
这样做的好处有很多，如果按照发表的文章总数量来评价科学家的影响力，只能说明“产量”，无法判断“质量”，如果按照总引用次数评价，可能因为几篇高引用文章而掩盖了总体的质量。这个h－指数，表明科学家发表文章不仅要注重数量，也一定要重视质量。
作者在计算了2005年度被选为美国科学院院士的35位科学家的h－指数后发现，最高的是135，最低的是18，中位数是57。很多诺贝尔奖得主的h－指数都大于100。
这个h－指数概念发表以后，引起很大的反响，有人建议，在大学里拿助理教授的人，h－指数不能低于8，教授则不能低于12，进入科学院当院士不能低于45等等。
在考虑中国科学家距离诺贝尔奖有多远的时候，这就是一个具体的数字，国内的索引机构可以计算一下中国科学家的h－指数，当出现很多个100以上的人的时候，诺贝尔科学奖就快要光临中国科学家了。
关键词(Tags): #h-index，家园 可不可以这样做 多发文章，然后互相引用，这样引用数也不少啊
其实大杂志之所以引用数高，也有这个因素。那些发在CNS上的文章，很大部分从大实验室出来，大实验室又往往会在其他文章引这些结果，然后良性循环。
