2020年发布的SCI期刊影响因子

影响因子由Institute for Scientific Information（ISI）的Eugene Garfield创立。自1975年以来，ISI每年针对Journal Citation Reports（JCR，期刊引用报告）覆盖的期刊发布影响因子。ISI于1992年被Thomson Scientific & Healthcare（汤森路透）收购，更名为Thomson ISI。2018年，Thomson ISI被Onex Corporation和Baring Private Equity Asia收购。它们成立了一个新公司，称为Clarivate Analytics（科睿唯安），就是现在每年发布JCR影响因子的机构。

科睿唯安于每年6月或7月发布最新年度的SCI（Science Citation Index）期刊引用报告。例如，2020年6月发布的2019年期刊影响因子是指某SCI期刊在2017-2018年发表的论文在2019年的被引次数与2017-2018年发表论文数量的比值。换言之，期刊影响因子是指该刊前两年发表的论文在当前统计年的每篇论文平均被引次数。影响因子反映的是一个给定统计时段，不仅限于最常见的两年影响因子，而且还有三年、四年、五年影响因子等。

SCI期刊的影响因子每年都在发生变化，可以在Web of Science网站的SCI期刊数据库或其他网站查询和下载，例如2019年影响因子期刊列表和2018年的Excel文件。关于SCI期刊的ISSN刊号、出版商、学科分类信息，可以在网上查询。关于SCI期刊影响因子和中科院SCI期刊大类分区，还可以通过一些网上查询工具或中国科学院文献情报中心期刊分区表微信小程序按照期刊名称或ISSN刊号查询。

一般来讲，期刊的影响因子越高，期刊的影响力就越大。但是，这是针对整个期刊而言，并非针对每篇论文，因为在同一本期刊内的不同论文的引用次数可能会相差很大。影响因子是一种期刊评价工具。图书馆可以根据影响因子制定期刊引进政策。很多高校根据影响因子制订科研绩效考核指标并决定人员职称晋升。论文作者可以根据影响因子选择投稿期刊。

在选择SCI投稿期刊时，需要注意中国科学院文献情报中心发布的国际期刊预警名单。该名单在2020年包括65本期刊，旨在提醒科研人员审慎选择期刊，提示出版机构强化期刊质量管理。文献情报中心表示，期刊预警不是论文评价，更不是否定预警期刊发表的每项成果。预警期刊的识别是通过综合评判期刊载文量、作者国际化程度、拒稿率、论文处理费、期刊超越指数、自引率、撤稿信息等，找出具备风险特征或潜在质量问题的学术期刊。依据各刊数据差异，将预警级别分为高、中、低三档，风险指数依次递减。投稿作者需要与单位核实关于预警期刊的论文成果认定政策。

影响因子通常用于比较在同类学科内的不同期刊的学术影响力。影响因子的设计逻辑在于，最好的期刊往往也是论文最难被录用的或者说录用标准最为严格的期刊，而这些期刊通常具有较高的影响因子。声望卓著的期刊会严格把关，坚持发表高水平论文，导致这些期刊的引用率很高，影响因子就很高。但是，确切地讲，影响因子并不能用来评价论文的质量，因为引用次数只是反映了人们对论文的兴趣，并不直接代表论文的重要性、正确性和有用性。例如，很多具有虚假数据或被撤稿的论文都有很高的引用次数。这说明影响因子并不能代表论文质量。另外，综述型论文通常比研究型论文具有更高的引用次数，但这并不能代表前者比后者更加重要。由于目前还没有一个比影响因子更为科学易用的评价指标，所以它仍然是一个主流评价指标。

影响因子在期刊影响力评价方面消除了期刊发文规模和发文频率等影响，是一个比较客观易用的评价指标。尽管如此，在使用影响因子时，仍需注意在以下四个方面予以甄别和慎用。

在计算影响因子时的引用次数统计上，包括研究型论文和综述型论文。发表很多综述型论文的期刊的影响因子通常比发表研究型论文的期刊的影响因子更高。
引用次数有自引和他引之分。尤其当一篇论文有很多作者时，作者自引的次数可能会变得很大。虽然期刊有一定的自引率是合理的，但是由于担心过度自引，仍有很多人认为自引在影响力表征上不如他引更为权威。影响因子有包括自引次数在内的，也有排除自引次数的。
各专业领域由于从业人员数量差别很大，造成论文引用数量和影响因子相差很大。另外，有些需要引用较早期论文的学科（例如数学和化学）在影响因子计算上比较吃亏，因为早于两年前的引用次数在计算影响因子时是不考虑的。因此，不能在不同领域之间比较影响因子的大小。
除了用于期刊评价，影响因子还经常被用来评价论文和作者。实际上，影响因子不仅不能代表某篇论文的引用次数，而且也不能区分多个作者对同一篇论文的贡献，因为影响因子是期刊的篇均引用次数。很多专家指出，使用影响因子评价科研人员的学术影响力或水平是错误的和片面的。

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