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2019年中科院期刊分区表升级版(试行):改进和优势

  2019年期刊分区表升级版(试行):改进和优势。自“《2019年中国科学院文献情报中心期刊分区表升级版(试行)》正式发布”以来,很多用户对升级版充满期待,想进一步了解升级版改进内容以及优势。

  升级版延续了基础版跨学科比较的理念和“金字塔形”分区思想,并针对现有期刊评价体系的瓶颈问题作了相应的扩展和改进。

  引入论文主题体系,

  升级版首次将论文主题体系引入到期刊评价,作为影响力归一化的基础。论文主题体系是基于引用和文本生成,将每篇论文都划分到一个主题。下图就是主题间关系的可视化。

2019年期刊分区表升级版

  提出期刊超越指数,

  为了更好描述期刊的主题表现,升级版设计了“期刊超越指数”取代影响因子指标。期刊超越指数,即本刊论文的被引频次高于相同主题、相同文献类型的其它期刊的概率。更多内容请参见链接。

  新增Ssci期刊

  升级版覆盖了 Social Sciences Citation Index (SSCI) 收录的期刊,补充和完善社会科学的期刊范围。

  调整大类学科,

  Ssci期刊扩展社会科学类学科:经济学、法学、教育学、心理学、管理学。将不完整的哲学、历史学、语言学和传播学期刊合并成“人文科学”。

  工程技术大类中独立出材料科学和计算机科学。

  通过上述扩展和改进,升级版完善了现有的期刊评价体系。相比基础版,升级版有以下突出的优势。

  弱化对预制学科体系的依赖,

  基于主题体系的论文影响力归一化和基于概率的期刊超越指数,能更好消除学科间引用行为的差异,弱化了期刊分区对预制学科体系的依赖。

  体现期刊的学科交叉性,

  论文主题体系动态反映科学共同体研究内容,期刊的主题分布充分揭示出期刊的学科交叉性。这也是期刊载文的学科交叉性与“期刊-学科”单一隶属关系的矛盾的解决方案。

  突破均值指标的瓶颈,

  均值类评价指标,如期刊影响因子,容易受极端值的影响,反映期刊整体水平时可能存在偏差。基于概率的期刊超越指数,其评价结果更加鲁棒,不易被人为操纵。

  某刊70%论文为零被引论文,但有一篇极高被引论文,因而其影响因子为5.0+,处于1区(基础版)。而期刊超越指数可以更全面反映该刊整体影响力,如下图。

  期刊超越指数=0.359 / 4区

  揭示更多的基础研究期刊

  相对于应用研究论文,基础研究论文的引用不够活跃。主题体系的可比性更为精准,有利于揭示优秀的基础研究成果。

  Journal of the ACM是美国计算机协会旗舰刊物。J ACM偏理论研究,发表论文多为计算机领域的重要成果,但篇均被引频次(期刊影响因子)较低,学科排名不高。下图说明J ACM主题表现超过大多数期刊,是计算机科学领域1区期刊。

  3区->1区

来源:中科院文献情报中心分区表 CoS分区表团队
爱科学

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