如何分析某杂志的影响因子:PubMed文献检索技巧

为了更好地帮助师弟师妹(也有可能是师兄师姐、老师、朋友们等),本文就如何了解一本杂志谈谈自己的个人经验,同时采用Web of Science数据库预测SCI期刊的影响因子。

首先进入PubMed主页,如图1。

单击高级检索(Advanced),并在复选框的限定选项中选择Journal,在检索框中填写期刊名字,如“The New England Journal of Medicine”,如图2。

单击“search”,可以看到至今“The New England Journal of Medicine”杂志共发表论文73 967篇。至于所刊发文章数量及特点则可以通过左下角“Show additional filters”实现,见图3。

图1 PubMed主页

图2 高级检索界面
 

图3 杂志检索界面

单击“Show additional filters”复选框,如图4。

勾选复选框所有内容,如图5。

单击“show”, 在页面的左侧将会显示“Article types”, “Publication dates”“Subjects”“Languages”等内容。若想了解该杂志发表哪些类型的文章,则可以单击页面左侧,Article types下“Customize”选项,勾选所有类型。若想查看该期刊是否发表Meta-analysis 和Systematic Reviews,可以勾选它们,结果如图6所示。

从图6可以看出,该杂志至今共发表86篇系统综述和Meta分析类文章。若想查看其他类型,则可以通过Article types右侧“clear”清除限制选项。

同理,若要查看该期刊本年度或某年度共发表多少文章,可以通过左侧 “Publication dates”下的“Customize range”选项,选择特定的时间段即可。若想查看该期刊发表哪些领域的文章,可以通过页面左侧的“Subjects”选项,选择所有内容,然后逐一查看每个领域发表文章数量。此外,可以联合多个限定选项,以进一步了解杂志文章数量、发展趋势及偏好等。

图4 显示滤器界面
 

图5 勾选滤器
 

图6 已选文章类型界面

上面的例子用到了文献类型、时间等几项, PubMed提供了强大筛选功能,详细的筛选项目见表1。

 

表1  筛选项列表

关于某期刊影响因子的问题,关系到很多学生是否可以按时毕业,也关系到很多科研人员的绩效及职称晋升,所以我想每个硕士/博士/科研工作者,都有必要了解所投期刊的IF趋势。这不是投机取巧,而是花一点时间对自己或对自己的学生负责。

在写这部分之前,先给出自己近年来对某些SCI期刊的部分预测结果:

1. 图7是公众号北钙说(pkuxs2016)于2016年6月7日发表的博文内容。

在当年正式公布的IF值中, 三者IF值分别是5.228、2.123、5.007。从图7的预测结果看,它们均在预测范围内。

2. 图8是作者在2015年和2016年分别对JDR杂志做出的预测,当时的预测值分别为4.15 ± 0.2、4.5 ± 0.2,最后官方结果分别是4.139、4.602。

说了半天,回归正题,到底如何才能准确预测IF值呢?

大家都知道,IF是外国人发明的算法,那首先让我们来看一下IF值的原始定义:

Journal Impact Factor: The journal Impact Factor is the average number of times articles from the journal published in the past two years have been cited in the JCR year. (期刊影响因子:影响因子是期刊过去两年内发表文献在JCR出版当年的平均被引频次。)

图7 公众号北钙说(pkuxs2016)在2016年6月7日发布的IF预测
 

图8 作者在网上于2015年和2016年对JDR杂志IF做出的预测

看到定义,就该知道如何计算了吧?

The Impact Factor is calculated by dividing the number of citations in the JCR year by the total number of articles published in the two previous years.(影响因子可以通过期刊过去两年文献在JCR出版当年的总被引频次除以期刊过去两年发表的文献数来计算。)

如:IF(2016)=Total citations(2016)/[Number(2014)+Number(2015)]。

注意:在计算过程中,只选择article、review类型的文章进行统计引用总数,而期刊所发的letter、editorial等article types仅作为分子计数1次,而不作为分母纳入计算。

下面简单介绍下具体操作过程:首先进入Web of Science主页,如图9。

以“Journal of Cancer”为例(截图时间是2016.01.26,当时计算的2015年的影响因子),在复选框中选择“出版物名称”,在检索框中输入“Journal of Cancer”,单击检索,如图10。

文献类型选择article和review,出版年选择2013和2014(当时是估算2015年 的IF),之后再在右上角选择“创建引文报告”,即可得到图11。

图9 Web of Science主页(核心合集)
 

图10 在WOS中检索“Journal of Cancer”的结果
 

图11 创建引文报告后的结果

从图11可以看出,2013和2014年,该期刊共发表论文169篇(articles和reviews),在2015年被引用次数共计568次。即时IF=568/169=3.361分(2016年1月26日),与往年同期(约3.0分)比较,高出0.3分,综合计算约:3.36+0.3=3.65分,而最后官方公布的IF值3.607分。

后记:记得2016年6月中旬,官方新IF值公布的时候,作为Medicine审稿人,在官方IF值公布不到一个月的时间,先后收到不下于4篇文章的撤稿通知,其中不乏某些院士课题组的文章。究其原因,Medicine在2014年的IF值高达5.7,而2015年的IF值剧降为1.2(首次公布,后因官方统计有误,在8月份重新核算为2.123,这个结果与我最原始的预测基本一致2.0±0.2,具体见微信公众号北钙说在2016年6月7日发的文章),而很多学生毕业则需要一篇3分或5分以上的文章。投稿之前这么高,审稿、修回、接收后的他们,面对这个结果当然难以忍受,不得不冒着被期刊拉黑的风险而撤稿。若是他们课题组内有人懂得预测SCI影响因子的走势,或许这一圈折腾真心可以避免。

记得2016年2月份、3月份和4月份的时候,有多个朋友或同学在知道我是该期刊的审稿人之后,私下电话咨询我这个期刊的投稿事宜和注意事项,我说如果你有一篇发5分实力的文章,建议换个杂志,这个期刊今年会掉到2~3分。出于对我的信任,他们没有投这个期刊,避免了这种因为IF值剧变带来的撤稿尴尬。其实,这不仅是尴尬,更是一场时间的浪费。一篇文章,从写完到格式修改到投稿到修回,绝对是一个不小的工作量。若能适当懂一些技巧,定会减少很多弯路。

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