交叉边缘跨学科科技期刊的评价及归类

介绍了医学F1000因子的概念和计算公式,选取医学F1000网站部分文献,通过其F1000因子与其所在期刊影响因子的比较,发现医学F1000与影响因子在评价对象、评价方法、组织文献方法等方面的不同,建议在评价文献质量时应综合应用这两项指标。     

SCI与高校科研评价

针对第四军医大学以发表SCI论文作为全校科研评价的一系列标准在校内带来的争议，文章从什么是SCI及其影响因子，第四军医大学为什么要以SCI作为科研评价指标，如何正确看待SCI及其影响因子，如何撰写SCI论文等方面进行了详尽论述，指出在医学科学领域重视发表SCI论文并将其作为高等医学院校科研评价的必要性，肯定其对提高医学院校整体科研水平的积极意义。     

医学科研论文的评价指标

分析了影响因子及分区、H指数、ESI指标、F1000等新的评价指标在医学科研论文评价中的应用。     

医学F1000推荐文献的来源期刊分布

利用PubMed和SCI数据库对F1000推荐的文献进行分析的结果表明,被PubMed收录的F1000推荐文献的来源期刊比较集中,其中18种期刊占据了全部F1000推荐文献的44.72%,来源期刊98%以上被JCR收录,但F1000推荐的文献数量较少,尤其是临床方面的文献更少。因此F1000推荐的文献虽然比较重要,但仅可作为参考。     

F1000对医学期刊被引情况的影响

目的:研究F1000在医学领域对文献被引用情况的影响。方法: 检索F1000数据库, 将2006-2008年第4年被F1000推荐的文献作为研究对象,在相同时间段选择发表后即可被推荐和从未被推荐的文献作为第一对照组和第二对照组,检索Web of Science,获得三组文献在发表后第1-6年的被引数量,研究三组文献在6年内的被引趋势;将所得数据重新组合为发表后前3年、后3年和总被引次数,利用SPSS 11.0软件对各组数据做配对t检验。结果：研究文献在发表后的第4年达到被引用峰值,而第一和第二对照组均在第3年达到被引用峰值;配对t检验显示,研究组文献与第一对照组和第二对照组之间被引用次数在发表后前3年未见显著差异,而在后3年存在显著差异,总被引次数也表现出显著差异。结论：F1000在医学领域对人们的引证行为产生了显著影响。     

SCI医学类高影响因子期刊的统计分析

利用美国科学信息研究所(ISI)出版的期刊引文报告(JCR)2002版报道的定量数据，对ISI收录期刊及期刊的影响因子在医学学科中的分布情况进行了比较分析。按医学类一、二级学科统计出对应的期刊数据及影响因子的最大值及平均值，并对医学学科中影响因子大于3的期刊予以统计分析。以具体数字说明这些指标在医学学科中分布极不均衡，虽然医学期刊在SCI中占有重要位置，但如果简单绝对地使用SCI作为科研评价的主要指标也将有碍于医学科学的全面发展。     

F1000医学版收录文献的计量学分析

目的：通过对F1000医学版收录文献的分析,从专家视角确认医学期刊的价值。方法：按照所属期刊、年度,统计分析F1000医学版截至2011年11月收录的被推荐文献,根据各种期刊每年发表的文献总量计算各种期刊、各年度的推荐比并排序。结果：F1000医学版共推荐文献27 960篇,新英格兰医学杂志被推荐文献801篇,排在首位。按推荐比排序与按推荐文献量排序,结果相差较大。结论：F1000医学版总推荐文献数量较少,能够帮助读者以最短的时间获取有价值的文献信息。推荐比与被推荐文献数量均可作为评价期刊的重要依据。     

基于F1000数据库的医学高校科研竞争力评价

目的：了解我国临床医学专业前10名高校的科研竞争力和F1000数据库在评价高校科研竞争力中的作用。方法：检索F1000数据库,以2005-2014年为时间范围,以教育部学位中心2012年公布的临床医学排名在前10的高校被F1000收录文章为检索对象,抓取星级数、标签等内容,将检索结果导入Excel并建立数据库,使用SPSS 20.0软件进行相关统计分析。结果：虽各高校在科研水平获得国际认可程度上仍需进一步提高,但都呈现出高增长速率的发展态势。结论：F1000数据库能够从多方位反映高校科研竞争力发展水平,其严谨的运作机制使其数据指标具有更大的说服力。     

基于F1000数据库的高校科研竞争力评价研究

目的 了解我国临床医学专业排名前十高校的科研竞争力情况,并对F1000数据库在评价高校科研竞争力方面的作用进行研究。方法 检索F1000数据库,以2005～2014年为时间选取点,同时以教育部学位中心2012年公布的临床医学排名在前十的高校被F1000收录文章为检索对象,抓取星级数、标签等内容,将检索结果导入Excel并建立数据库,使用SPSS 20.0软件进行相关统计分析。结果 各高校在发展上各有自己的特点,虽各高校在科研水平获得国际认可程度上仍需进一步提高,但都呈现出高增长速率的发展态势,说明我国生物医药卫生领域的科学研究水平正在逐步向前发展。结论 F1000数据库在对科研竞争力的评价上表现良好,能够从多方位反映高校科研竞争力发展水平,同时其严谨的运作机制,也为F1000数据指标的采集带来了更大的说服力,相信随着F1000数据库更广泛的使用,其将会为科学研究带来更多益处,也将会给科学评价体系的建立带来革新的动力。     

Faculty of 1000在生物和医学研究中的应用——以MicroRNA研究为例

在介绍Faculty of 1000(F1000)概况的基础上,以MicroRNA为例说明F1000评价指标的应用,包括论文排名和期刊排名等。其特色功能还包括报告、海报等方面。F1000在生物和医学科学研究中体现了极强的实用价值,为研究人员科研信息的获取提供了极其有用的信息来源。