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「特徵係數」你知多少

EigenFactor Metrics,翻譯成特徵係數或稱特稱因子,是美國華盛頓大學教授於2007年提出的計量方法,用於衡量期刊影響力的指標。EigenFactor與谷歌的網頁排名PageRank演算法十分類似,兩者都是基於社會網路理論之上;谷歌追蹤網頁鏈接的同時、特徵係數追蹤引用次數,並且將期刊在整個網絡中的重要性納入評估,因此來自頂級期刊的引用比來自低層級期刊的引用佔有較高權重。

如何使用EigenFactor?

首先,最基本的是了解特徵係數計量法本身不是個數字,其中的特徵係數積分(EigenFactor Score – EF)和文章影響積分(Article Influence Score – AI)才是,從特徵係數官網輸入搜索期刊名稱,就能免費查詢期刊的特徵係數積分和歷年曲線圖。

特徵係數積分(EF)可以被理解為某期刊在科學領域中的重要性。以所有於期刊引證報告(JCR)中列出的期刊的重要性總和為100,例如下圖所示,Nature期刊於2011年的EF得分為1.6,是所有期刊之首。,EF 的積分越高,表示該期刊在同一主題領域裏的影響力越大。它的得分高低,能用來衡量期刊對科學界的重要性;並且透過期刊引進引文的來自何處,也可反映期刊內容品質。

文章影響積分(AI)則是用來衡量期刊所發表文章的五年平均影響力,以期刊引證報告(JCR)中所有列舉的期刊發表文章均有1.00的基本影響積分為準,以同一主題領域為限。AI積分20的期刊發表的文章比期刊引證報告中其他期刊影響力高出20倍。

另外在特稱係數網站上,還提供了另外一個數據參考,成本效率積分(Cost Effectiveness – CE),此積分是用價格和特徵係數積分的比例為基準,並以所有於期刊引證報告(JCR)中列出的期刊的成本效率總和為100得到的積分,在其他條件相同的情況下,期刊的成本效率積分當然是越低越好,由於基礎的CE積分為1,就代表了CE值為5的期刊是平均期刊的成本效率的五倍。

參考資料:

特徵係數—科學知識的映射與排名

利用特徵係數的十大理由

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