SCI期刊影响因子用了几十年了，对全世界的期刊、论文、科学家、科学研究、学术影响、科学人才等产生了很大的影响，学术界争论不断，评价意见不一。
ASM真的告别了期刊影响因子，很不容易。今后，很多期刊出版社也会这样做的。影响因子回归图书馆学原本初心，只作为一个期刊的评价指标，用于确定核心期刊。论文学术评价、科研绩效评价、学科人才评价可以采用更多的评价指标和方法。
谷歌学术指标基于所谓的 h5 因子，即某一出版物在过去 5 年发表的文章之中，至少有 h5 篇文章每篇引用不低于 h5 次。例如排名最高的 Nature，在 2011 年至 2015 年 h5 因子为 379，表明这一期间 Nature 共有 379 篇文章引用数不低于 379 次。此外，谷歌学术指标还统计 h5 中位数，也就是进入 h5 因子的所有文章的引用中位数。例如 Nature 的 h5 中位数为 560 次，显示其进入 h5 因子统计的 379 篇文章中，排名第 190 位的文章引用数为 560 次。和影响因子相比，谷歌学术指标的优越性是显而易见的。首先，与影响因子只基于过去两年数据不同，谷歌学术指标统计过去五年的数据，因而更加体现一个出版物的持久影响力，而不仅仅是当前的热度。更为重要的是，谷歌学术指标采用 h5 因子进行评价，显示的是出版物综合整体实力，而不会像影响因子那样很容易受一篇高引用文章所扭曲。一个最好的例子就是去年和今年影响因子排名第一的 CA - A Cancer Journal for Clinicians，在谷歌学术指标中始终在前 100 名以外。与此相关的是，谷歌学术指标能够更为准确的体现一个出版物的实际影响。简而言之，两个出版物发表文章数量不同，但影响因子接近，显然发表数量多的影响力更广。这种差别在影响因子上看不出来，而在谷歌学术指标上则很容易体现。一个例子就是 Nanoscale 和 Nano Research，两者都是国人主导的纳米领域杂志，短短几年都取得非常优异的成绩，影响因子都超过了 7。但 Nanoscale 发表文章更多，因此进入了工程和计算机科学的前 20 名。h 因子评价体系最初由 UCSD 物理学家 Jorge Hirsch 提出，用于评价一个学者的影响力。目前通常基于两个数据库进行统计，一个是 Web of Science，另一个就是谷歌学术。越来越多的学者开始采用谷歌学术进行统计，因其更为广泛的代表性。这一趋势预计在谷歌学术指标和影响因子的竞争中也会延续。下面请看 2016 年最新谷歌健康医学学术指标清单。
来源：知社学术圈
美国微生物学会（ASM）告别影响因子真不容易 |
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