现如今的评价体系中，除了发表文章的影响因子（IF），同等重要的还有文章的引用次数。IF和引用次数都是可量化的指标，而量化指标又往往比主观评价容易操做和客观性强，所以在人才计划评审中一直扮演着最重要的角色。现在很多人在评价时只看IF，那么引用次数是否与科研水准相关性更高？如果IF和H指数都不够好，那么用什么标准更好？答案在篇尾，性急的人可直接去看。 此外，我发现一个有趣但有些尴尬的情况：从事药化学者的代表性工作通常不是其高引用著作，而这一点在从事药理研究的学者中却没有发现（至少没有药化学者那么普遍）。下面用具体数据来展示一下。 首先声明，有关信息来自Researchgate，如有不大准确的地方还请原谅。我发现Scopus和Google Scholar都有引用次数、h指数等指标，但同一个人在几处的数据却有差别。不过考虑到差别不大（10%左右），而且用同一体系中给出的指标进行比较，应该不会改变基本事实和趋势，因此就直接用原数据比较了。 一位国外名校的药化chair professor级别的教授，年纪比较大了，论文差不多有700篇，篇均引用数24；H-指数接近60，最高引用数的论文是一篇计算化学的文章。不过这位教授的专业不是计算。据我了解这篇文章应该不是其代表作。这位教授发表最高IF的论文我没有去检索，不过其在药化领域的高等级刊物上有大量论文，可以算是出色的药化学者了。 另一位年纪比上一位略小，也是年纪较大的chair professor级别的教授。论文超过500篇，篇均引用数22；H-指数超过50，最高引用数的论文是一篇20年前发表的生物学文章。他的代表性工作并不是这篇论文的内容，而且他在其中的也只是个（不重要的）中间作者。我知道他发表过比这篇文章IF更高的，是他比较出色的工作，也是通讯作者，应该说那篇文章更具代表性。他因为在某个领域的一系列工作而知名，不过高引文章并不同于他知名的领域或工作。 接下来咱们再找一个年轻点儿的来看看：他是国外知名高校教授，在蛋白-蛋白相互作用（PPI）剂方面做得相当出色，因此这是其代表性工作无可置疑。他发表论文超过300篇，篇均引用数超过50；H-指数超过70，最高引用数来自一篇计算化学的文章，他是通讯作者。这篇文章主要是方研究，早于他代表性的PPI领域工作，有为后来研究奠定基础之意，因此或许可将此高引论文视为其代表作。 还有一位和我工作领域非常接近的药化同行，得到过中国重要人才计划的荣誉（就是大家口中的帽子教授），发表论文超过300篇，篇均引用数超过12；H-指数超30，最高引用数的论文是一篇生物学文章，不是通讯作者。鉴于他的工作范围比较广，我难以确定这篇文章是否他的代表性工作，但很可能是否定的答案。 我自己指标的更逊色，论文数今年刚过百，其他指标就不在这里现眼了（想的自己去查好了）。不过类似的尴尬情况也发生在我身上：最高引用数的论文也是生物学文章，也不是通讯或一作。我自认的代表性工作发表的IF还行，引用数还可以，也是通讯作者之一，但遗憾或者说尴尬的是那篇文章并未在我的全部论文中脱颖而出。 第一位是Susan Horwitz，以发现紫杉醇的作用机理而出名，美国科学院院士。论文超过300篇，篇均引用数超过70；H-指数接近80，最高引用数的论文正是她那篇Nature上发表的关于紫杉醇作用机理的文章。 第二位是曾在Horwitz实验室做过博后的年轻一点的学者，在自己的国家也算是成名学者了。论文超过200篇，篇均引用数接近30；H-指数接近40左右，最高引用数的论文也是她代表性的工作：某微管蛋白亚型对肿瘤耐药的作用。巧的是该文是其在Horwitz实验室期间发表的，她是一作，Horwitz是通讯作者。 列举这些数据，我不否认也有点的意思，不过更重要的是想问：相比于生物学的高引论文大都是其代表作，不同年资、不同水准的药化学者的高引论文却常常并非其代表作，这究竟说明了什么？这种情况对评价药化学者、以及药化学者的学术发展径，有什么提示甚至警示作用吗？ 应当指出，除了上述个例数据分析可能带来的偏差外（与整体情况有出入），不应忽视这样的可能性：由于类似等级的生物学家论文指标通常高于化学家，因此药化学者参与的重要药理研究论文，就“抢”走了其高引论文的桂冠。 这些数据还提示了一个不算老生常谈但也不是什么新鲜的观念：综合几个指标比单一指标能给出更准确的评价。姑且不说从事基础研究和应用研究的学者指标应该有所不同（应用研究学者拼论文通常比不过基础研究学者），就算单纯比论文，最好也是论文数、引用数、h指数和代表性文章多个指标拿来综合比较。其实药学工作者在科研活动上，都知道要追求单一指标未必最优而系统表现最优的进行新药开发，那么在科研评价方面，也应该更容易理解和借鉴这种经验吧！返回搜狐，查看更多 推荐：
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