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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。


例如，研究界已经看到越来越多的努力来论证这一评级是 印度手机号几位 否真正反映了期刊的声望，还是仅仅是一种假象。 简单来说，大家一致认为，过分依赖科学影响因子可能会损害科学的独创性和质量。这里需要特别提到的是具有开创性的《旧金山研究评估宣言》（DORA），它呼吁采用一种更全面的评估方法，包括引用次数以外的因素。 此外，威康基金会和英国研究与创新局 (UKRI) 等机构正在带头进行改革，以解决这些缺陷。它们的目标包括促进在资助决策中负责任地使用指标，并鼓励研究人员在追求更高影响因子的过程中遵守道德规范。



实施更全面的研究评估体系 对科学影响因子的批评促使全球科学领域研究评估体系发生了大胆的变革。采用多维方法的趋势日益明显，这种方法旨在囊括超越文献计量指标的全面研究效果。 Semantic Sc​​holar 的 AI Score 就是这样一种方法，它使用机器学习算法来衡量论文的影响力，同时考虑新颖性、表达清晰度、科学合理性等几个关键因素。 另一个引人注目的替代方案是 Publish or Perish 软件，它对引用量大的论文和引用量少但内容有影响力的论文给予同等重视。