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艾德思:Nature影响因子号令天下

论文润色 | 2019/06/25 16:05:07  | 267 次浏览

怎样更好地评价学术期刊,这是个问题,而且挑战颇大.这主要是因为,学术界/资助公司/政府/文献数据库拥有者多方利益各不相同,经常相互冲突.影响因子已经无法解决现有矛盾,怎样统一量化指标,实现变革性突破,需要各方达成协调一致的利益需求.即便如此, 在科研圈,一年一发布的影响因子发布盛会,刷屏程度可媲美每年的诺奖新闻,且有过之而无不及.形成了"科研至尊,影响因子.号令天下,不敢不从'的病态.

 

有鉴于此,Paul Wouters等人在Nature发文,呼吁扩大学术期刊评价指标,以涵盖学术期刊的所有功能,并建立一个管理公司来专门维持这些标准及其相关性.

 

学术期刊,所为者何?

 

1. 注册. 通过学术出版,期刊将研究成果中的知识主张/日期和作者身份联系起来,可以用来确定优先权.

 

2. 策展. 通过编辑和其他审查,期刊筛选研究工作编入专题,以表明学术领域的关联,描述理论和方式论的范围.

 

3. 评估. 通过同行评审,作者从同行获得反馈;通过出版,期刊证明研究成果完成评估;期刊可以继续通过发布修正和撤销来执行评估功能.

 

4. 传播. 通过开放获取和其他通信工具,期刊将研究成果公之于众,分享给更广泛的科研人员和社会大众.

 

5. 存档. 通过将研究成果与更多数据相关联,实现在线索引,使之成为永久的学术记录,促进后续研究取得更多新发现.

 

评价指标要明确

 

评价指标并非越多越好,关键在于怎样正确建立和负责任地使用这些指标.更好的评价指标应该具有以下几个特点:

1)有效的(反映所评估的概念);

2)易于理解的;

3)透明的(应公布数据基础标准,明确说明限制和不确定程度);

4)公平的(应避免系统性偏见);

5)适应性(当偏见,滥用或其他不足变得明显时自动更新);

6)可重复(使用指标的人应该能够重复使用).

 

评价指标要合适

 

1975年,科学引文索引(sci,现由Clarivate Analytics机构所有)问世.它主要用于图书馆管理员评估图书收藏价值/研究人员选择合适的学术期刊,以及为学者,政策制定者和研究评估人员提供见解.即便是sci的发明者也没有预料到,sci的使用会如此之广,误用会如此之猖獗.

 

评价指标一旦被用于任何类型的评估,就会有被扭曲的倾向,因为指标不鼓励不计入该指标的工作.这样一来,更多的研究人员开始选择更有利于指标的研究问题,而不是选择更感兴趣和更重要性的研究问题.这种极度扭曲的破坏性的"指标思考',正在成为研究活动本身的驱动力.因此,对单一指标的激励措施可能会扭曲整个科研系统.

 

期刊影响因子在科研评价中的滥用和欺诈已经到了触目惊心的地步.由1,356个公司和14,000多名个人签署的旧金山研究评估宣言(DORA),对于以期刊影响因子作为文章或研究人员水平的评价指标进行了抨击.即便如此,即便莱顿宣言制定了更为通用的评估原则,并已被翻译成23种语言(见),影响因子的霸主地位依然不可撼动.

 

为防止评价指标被滥用,我们意见任何指标的使用都需要符合以下四项标准:

1 )有道理的. 在评估个人或公司所做的研究时,期刊指标应该只有一个次要的,明确的定义.

2 )分领域的. 除了数字统计之外,指标还应报告统计分布(例如,论文引用计数),正如2018年以来的期刊引用报告中所做的那样,应考虑不同学科之间的差异.

3 )可知情的. 专业协会和相关专家应帮助培养评价指标知识.例如,博士培训课程可以包括角色扮演游戏,以展示在职业评估中使用和滥用期刊指标的情况.

4 )负责任的. 所有利益相关者都需要警惕指标的使用怎样影响研究人员和其他利益相关者的行为,应该呼吁停止不负责任的用途.

 

评价系统要完善管理

 

评价指标的好坏,关键在于评价系统所涉及的利益相关方怎样使用和管理.建立一个包容性的管理组织,专注于期刊指标,还是很有必要的.

 

管理组织的理事公司具有以下权利和义务:

1)提出新的指标,以解决学术期刊的各种职能,为促进有效使用而提出意见并制定标准.

2)制作教育材料(例如指标开发和使用伦理方面的培训),为研究人员宣传正确的用途.这可以帮助保护研究人员免受"掠夺性期刊'的影响.

3)反映学术出版的成功范例,例如非营利组织Crossref和ORCID,它们分别为论文和作者提供唯一的标识符.它将是国际性的组成部分,并将在各利益相关方之间进行联络,协调各种相关举措.组织成员可以来自学术交流系统的个人,来自学术社团,商业和非营利出版商,高等教育公司,研究资助者,政府和其他地方.

 

结语

虽然影响因子似乎已经深入人心,但是我们仍然希望这篇论文所提到的一些观点和原则有助于抵制病态的学术评价,让科学回归科学本身!

 

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