文档介绍：学术期刊综合评价研究
1引言
作为传播科学思想、呈现研究成果和科技水平的一种重要媒介,学术期刊在促进科学知识的创新、科技成果的转化以及社会科技的进步等方面发挥着重要的作用。不同的学术期刊〔以下简称"期刊";〕有着不同的影响力。期刊的影响力通常指在一定时间内该期刊所发表的学术文献对后续某段时间内相关科学研究与应用的促进能力，即反映期刊对知识创新的影响程度。期刊影响力的大小通常由某种或某些文献计量学指标来度量。好的期刊影响力度量对总体评估期刊的学术质量、宏观考量期刊的办刊定位与出版策略具有非常重要的参考意义。期刊影响力本质上来源于学术文献的科学价值与应用价值的大小，但同时也受到该段时间内社会对其价值的认知水平与认同程度、期刊内容的多样性、学科开展程度、以及期刊自身及其相关渠道的传播与扩散能力等诸多因素制约，所以对其做出客观、准确的定量分析是一个具有挑战的任务。现有研究工作试图开发一个合理的期刊影响力度量指标。最常见的期刊影响力度量指标是由美国已故著名学者加菲尔德博士提出将影响因子。目前，许多学者将影响因子作为衡量期刊影响力的指标,认为影响因子越大,期刊影响力就越大。于挨福等利用面板数据建立多元回归模型,分析了期刊基金论文比、期刊的类型等指标对期刊影响因子的关系;俞立平等利用散点图、回归分析和分组统计的方法,系统研究了基金论文比、平均引文数、引用半衰期等指标与影响因子之间的关系;俞立平等基于分位数回归模型,分析了期刊时效性等指标对期刊影响因子的关系。然而，随着各个学科知识创新日渐加速、跨学科研究日趋普遍、文献出版方式日呈多样化及知识传播速度日益加快，只使用影响因子来衡量期刊影响力存在一定的缺陷。探索可以较为全面反映学术期刊质量和影响力的新型度量指标，越来越受到学术界的重视。Braun等首次将h指数用于衡量期刊的学术影响力,李启正等对纺织学科期刊的h指数、总被引频次和影响因子进行相关性和回归拟合分析。Egghe提出的基于h指数改良的g指数用于评价期刊影响力,张垒等那么利用灰色关联分析法和相关性分析法分别研究h指数、g指数和影响因子与载文数、被引频次等指标的相关关系。特征因子的概念由Bergstrom等提出并用于期刊的影响力评价,俞立平等采用面板数据模型研究了期刊影响因子、总被引频次等文献计量指标对特征因子的影响关系。我国学者邵作运等在载文量的根底上来计量被引频次,提出了一种新型指标f(x)指数评价期刊影响力,然后采用Spearman相关系数分析了f(x)指数与总被引频次、影响因子等指标的相关性。中国科学文献评价研究中心在2021年发布的?中国学术期刊影响因子年报?中,提出一个全新的评价指标：学术期刊影响力指数(AcademicJournalCloutIndex,CI),该指标一种综合总被引频次和影响因子的非线性综合指标。丁筠首次对期刊影响力指数进行了分析,并采用Pearson相关系数研究了CI与影响因子等传统指标的关联性。杨浦对学术期刊影响力指数CI进行了非线性分析。目前公认，期刊的影响力是多个方面因素的综合影响结果，其影响因素指标体系是由一系列具有内在关联的评价指标所构成。综合各种指标的期刊影响力评价方法能够从多个层面反映出期刊影响力的实际情况。近年来，越来越多的研究趋向于利用期刊的多种计量指标对其进行影响力进