期刊IF指数的缺点有哪些？

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　　JCR的划分主要是根据IF索引，IF索引也是我们评价一个SCI和SSCI期刊好坏的一个标准。但是，仅依靠IF指标进行评价仍然存在不足。关于期刊IF指数的不足，本文总结了4个方面，仅供参考。

 

　　期刊IF指数的缺点:

　　1.IF指数用“引用率”从一个方面反映一篇文章甚至一个期刊的好坏，但两者没有必然联系。而且这种算法很容易通过一些不正当的手段在短时间内异常增加其价值。甚至出现过被批评“臭名昭著”的文章，却引来了更多的引用实例。

　　2.不同学科之间没有可比性。例如，医学和自然科学的IF指数远高于人文和社会科学。不同文章类型之间的IF值也存在显着差异，一般评论类文章的IF值较高。

　　3.统计文献的范围对结果影响很大。例如，如果一个期刊从质量一般的期刊中被引用，那么它在高水平数据库统计范围内的IF指数可能会很低。问题是，吸引高水平期刊跟吸引普通期刊相比，“影响力”是一样的吗？如果有谁比谁强，那又如何体现在数字上呢？这是一个值得讨论的问题。

　　4.统计时间范围对结果也有很大的影响。Clarivate Analytics的IF指数的统计时间范围是当年前2年的文章被引用次数。Elsevier的Scopus数据库以类似的原则发布CiteScore，但统计时间框架更长。如果期刊在出版后2年以上集中引用，这些引用将不会被Clarivate Analytics的IF指数计算在内。问题是，无论是被引时效更短还是更长，对期刊的“影响力”是否相同？如果有一个比另一个更好，那么统计的合适时间范围是多少？这也是一个值得讨论的问题。

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