该系统超越了传统的基于引文的指标,通过各种数字平台(如参考文献管理器、社交媒体网络、新闻媒体、博客和政策文件)捕捉研究成果的在线互动。 此外,Eigenfactor® 分数根据期刊的总体影响力来考虑期刊的整体科学意义,而不是像科学影响因子那样只考虑每篇文章的平均引用次数。 与 Science 影响因子相比,其他指标的优势与劣势 正如爱因斯坦曾经说过的:“不是所有可以计算的事物都有意义,也不是所有有意义的事物都可以被计算。
”这些科有优势,但也有不足之处。 H 指数的优势在于它能够衡量 日本电话号 科学家的持久贡献,而非一时的知名度。然而,如果两位科学家的发表历史相似,它就无法区分活跃科学家和沉寂科学家。 Altmetrics 利用现代数据源扩大评估范围,反映传统指标通常不包含的直接社会影响。其弱点在于易受操纵;此外,这些社会参与度指标不一定反映学术重要性。 Eigenfactor® 通过其基于自然的评分模型,深入了解期刊声望和科学出版物的多维影响力,从而实现多学科和规模中立。
尽管如此复杂的模型,Eigenfactor® 仍然容易受到自我引用行为的影响。 因此,没有一种单一的衡量标准是普遍有效或万无一失的。每种衡量标准都考虑到了其他模型所忽略的方面,相互补充,代表了对科学影响的多面性的综合洞察。多样化的度量工具包可以提供比任何单一指数更全面的图景,提醒人们,好的科学超越了数字。 机构对科学影响因子批评的回应 机构和组织为解决影响因子的局限性所做的努力 随着对科学影响因子的可靠性和公正性的批评越来越多,各种机构和组织在确定其局限性方面取得了显著进展。