无人系统技术期刊的行业影响因子分析

知网知网，是国家知识基础设施的概念，由世界银行于1998年提出。CNKI工程是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目。由清华大学、清华同方发起，始建于1999年6月。服务内容：1、中国知识资源总库提供CNKI源数据库、外文类、工业类、农业类、医药卫生类、经济类和教育类多种数据库。      其中综合性数据库为中国期刊全文数据库、中国博士学位论文数据库、中国优秀硕士学位论      文全文数据库、中国重要报纸全文数据库和中国重要会议文论全文数据库。每个数据库都提      供初级检索、高级检索和专业检索三种检索功能。高级检索功能最常用。2、数字出版平台数字出版平台是国家“十一五”重点出版工程。数字出版平台提供学科专业数字图书馆和行业        图书馆。个性化服务平台由个人数字图书馆、机构数字图书馆、数字化学习平台等。3、文献数据评价2010年推出的《中国学术期刊影响因子年报》在全面研究学术期刊、博硕士学位论文、会         议论文等各类文献对学术期刊文献的引证规律基础上，研制者首次提出了一套全新的期刊影       响因子指标体系，并制定了我国第一个公开的期刊评价指标统计标准----《<中国学术期刊影         响因子年报>数据统计规范》。一系列全新的影响因子指标体系,全方位提升了各类计量指标       的客观性和准确性。研制单位还出版了“学术期刊各刊影响力统计分析数据库”和“期刊管理部       门学术期刊影响力统计分析数据库”，统称为《中国学术期刊影响因子年报》系列数据库。该     系列数据库的研制出版旨在客观、规范地评估学术期刊对科研创新的作用，为学术期刊提高       办刊质量和水平提供决策参考。“学术期刊个刊影响力评价分析数据库”为各刊提供所发论文       的学科分布、出版时滞分布与内容质量分析，并支持论文作者分析、审稿人工作绩效分析等       功能，有助于编辑部科学地调整办刊方向与出版策略。 “学术期刊评价指标分析数据库”为期       刊出版管理部门和主办单位等分析评价学术期刊学科与研究层次类型布局、期刊内容特点与       质量、各类期刊发展走势等管理工作提供决策参考。有关专家认为，我国此前一直缺乏客观、透明、规范的学术期刊评价指标，单纯地看重发表       论文的数量和期刊的名气，往往出现“以数论刊”、“以刊论文”的现象，《中国学术期刊影响因     子年报》有望扭转这一局面。《中国学术期刊文献评价统计分析系统》（V0）是《中国学术期刊网络出版总库》中一个       面向各入编期刊编辑部的应用子系统，其基础数据来源于“中国学术期刊全文数据库”与“中国       引文数据库”，以及CNKI中国期刊网中心网站的日志记录。本系统的主要统计内容包括：A中国正式出版的7000 多种自然科学、社会科学学术期刊发表     的文献量及其分类统计表；B各期刊论文的引文量、引文链接量及其分类统计表；C期刊论       文作者发文量、被引量及其机构统计表；DCNKI中心网站访问量及分IP地址统计表。上述内容以截至2006年12月31日的统计数据为基数，自本系统运行之日起，逐月更新，从而     为各期刊编辑部了解自身的社会影响力与学术影响力的变化提供了一个动态的观察窗口。也       为各学科期刊之间的比较与评价提供了一组客观、公正的数据参考。希望本系统所提供的信       息，有助于我国学术期刊整体的繁荣和发展。最后需要说明的是，鉴于信息的动态性，本系       统的统计结果仅在CNKI统计当时的资源收录及用户范围内有效。4、知识检索提供以下检索服务：（1）文献搜索精确完整的搜索结果、独具特色的文献排序与聚类，是您科研的得力助手 学术定义写论文需     要引用权威的术语定义怎么办？CNKI学术定义搜索帮您轻松解决。（2）数字搜索“一切用数字说话”，CNKI数字搜索让您的工作、生活、学习和研究变得简单而明白 学术趋势     关注学术热点，展示学术发展历程，发现经典文献，尽在CNKI学术趋势。（3）翻译助手文献、术语中英互译的好帮手，词汇句子段落应有尽有 新概念。和您分享我们自动发现学术     新概念。（4）图形搜索各专业珍贵的学术图片，研究成果和复杂流程的直观展现 表格搜索 各专业珍贵的学术图            表，为您汇总、对比各类信息数据提供方便。  （5）专业主题168个专业主题数字图书馆，各领域学者均有属于自己的专业知识搜索引擎大众热点特色热        点话题，帮您了解大众关心的热点知识。（5）学术资源全面的学术资源网站导航《红楼梦》、《三国演义》、《水浒传》学术统计分析对学术文献进行绩效评价及统计分析。维普网，原名“维普资讯网”，是重庆维普资讯有限公司所建立的网站，该公司是中文期刊数据库建设事业的奠基人。目前已经成为中国最大的综合文献数据库。从1989年开始，一直致力于对海量的报刊数据进行科学严谨的研究、分析，采集、加工等深层次开发和推广应用。自1993年成立以来，公司的业务范围已涉及数据库出版发行、知识网络传播、期刊分销、电     子期刊制作发行、网络广告、文献资料数字化工程以及基于电子信息资源的多种个性化服           务。维普网建立于2000年，经过16年的商业建设，已经成为全球著名的中文信息服务网站，是中     国最大的综合性文献服务网，并成为GOOGLE搜索的重量级合作伙伴，是Google Scholar最大     的中文内容合作网站。其所依赖的《中文科技期刊数据库》，是中国最大的数字期刊数据           库，该库自推出就受到国内图书情报界的广泛关注和普遍赞誉，是我国网络数字图书馆建设       的核心资源之一，广泛被我国高等院校、公共图书馆、科研机构所采用，是高校图书馆文献       保障系统的重要组成部分，也是科研工作者进行科技查证和科技查新的必备数据库。现已拥       有包括港澳台地区在内5000余家企事业集团用户单位，网站的注册用户数超过300余万，累       计为读者提供了超过2亿篇次的文章阅读服务。实践了以信息化服务社会，推动中国科技创新     的建站目标。为了助推中国科技创新，倡导一种将科技服务于大众的信息文化，将电子期刊数据库推向多       样化、层次化、专业化。从科技期刊到报纸、从中文期刊到外文期刊、从提供海量的期刊资       源到提供更专业的行业信息资源系统服务，维普人一直在不断的开拓创新！迄今为止，维普       公司收录有中文报纸400种、中文期刊12000多种、外文期刊6000余种；已标引加工的数据       总量达1500万篇、3000万页次、拥有固定客户5000余家，在国内同行中处领先地位。维普       数据库已成为我国图书情报、教育机构、科研院所等系统必不可少的基本工具和获取资料的       重要来源。作为中国数图事业的先行者，维普深谙“不进则退”这一至理，同时，我们也清楚地知道中国       信息化建设大事业的成功必须依靠科技实力、群策群力，团结协作！2003年，通过重庆尚唯     信息技术有限公司与武汉大学信息资源研究中心联合研制了《尚唯全文检索及海量信息内容       管理系统》，将资源和技术很好地融合在一起，现已成功将该系统应用于《中文科技期刊数       据库》、《外文科技期刊数据库》、《中国科技经济新闻数据库》和《医药信息资源系               统》、《航空航天信息资源系统》等十几数据库产品。万方数据库是由万方数据公司开发的，涵盖期刊、会议纪要、论文、学术成果、学术会议论文的大型网络数据库；也是和中国知网齐名的中国专业的学术数据库。其开发公司——万方数据股份有限公司是国内第一家以信息服务为核心的股份制高新技术企业，是在互联网领域，集信息资源产品、信息增值服务和信息处理方案为一体的综合信息服务商。万方期刊：集纳了理、工、农、医、人文五大类70多个类目共7600种科技类期刊全文。资料来源：网页链接网页链接网页链接

影响因子属于平价一篇论文质量的高低的一个指标，影响因子越高，论文的质量就越高

进入中国知网，在最上面一排中，选择文献出版来源，刊名中填上你想查询的期刊即可得到影响因子。

学术期刊影响因子是指期刊近两年的平均被引率，即该期刊前两年发表的论文在评价当年被引用的平均次数。用公式表示为：影响因子=该刊前2年所发表的论文在第3年被引用的次数/该刊2年内所发表的论文总数从其定义可知，影响因子的三个决定因素分别为时间（2年）、论文总数（该刊连续2年内所发表论文总数）、被引用次数（上述论文在第3年被引用的总次数）。影响因子是一个相对数量指标，能够较好的反映期刊被使用的真实客观情况，可较公平的评价各类学术期刊，通常影响因子越大，期刊的学术影响力和作用也越大！扩展资料：影响因子现已成为国际上通用的期刊评价指标，它不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标，而且也是测度期刊的学术水平，乃至论文质量的重要指标。影响因子是一个相对统计量。影响因子是以年为单位进行计算的。以1992年的某一期刊影响因子为例，IF（1992年） = A / B其中：A = 该期刊1990年至1991年所有文章在1992年中被引用的次数；B = 该期刊1990年至1991年所有文章数。影响：许多著名学术期刊会在其网站上注明期刊的影响因子，以表明在对应学科的影响力。如，美国化学会志、Oncogene等。中国大陆各大高校（如清华大学、武汉大学、中国科学技术大学、南开大学、中国农业大学、吉林大学、哈尔滨工业大学、浙江大学、上海大学、大连理工大学等）都以学术期刊的影响因子作为评判研究生毕业的主要标准。以1992年为例，计算某期刊在该年的影响因子：X=以1992年为基点、某期刊于1990和1991年在1992年全部被引用之论文总次数Y=以1992年为基点、某期刊1990和1991年全部论文发文量的总和IF1992年 =（X（1990年，1991年） / Y（1990年，1991年））参考资料来源：百度百科——影响因子参考资料来源：百度百科——期刊影响因子

学术期刊发表的论文两年内被引用的平均次数被定义为“影响因子”。一个普普通通的变量，“两年平均引用次数”，为何要动用这样的一个唬人的术语呢？它与期刊影响力究竟有什么关系？如果不能正确回答这些问题，就无法确定用这个指标来进行科研管理是否可行、是否有效。这个术语，英文写为“Impact Factor”（简写为IF），来源于一家美国科技情报研究机构。该机构早期是提供科研信息服务的，主要是为研究者提供学术刊物信息，后来逐渐演变为盈利机构，通过提供科研服务来获取利润。这种变化有一个世界性的背景。20世纪后半叶，科技的重要性使得各发达国家，还有一部分后起的发展中国家，大幅度增加了科技投入。投入必然产出研究论文、报告、专利等物化成果。对于研究者个人来说，成果在哪里发表事关自己的学术生涯发展，是个大问题。发表论文的人，总希望自己的论文被同行所关注并引用。抓住这种心态，搞一个论文发表后两年内的平均引用次数，就成了指标的第一选择。你想，如果你是一位年轻研究者，一家期刊能够让你的论文发表后两年内就被多次引用，这难道不能让你动心吗？你博士毕业后计划做两年博士后，难道不渴望能在两年后晋升副教授职位吗？那么好，这家机构及时送来了这种信息，告诉你哪些刊物能帮助到你。为了让你容易记住，该机构还把这个指标比较靠前的一批刊物命名为“SCI刊物”。20世纪后期，有数千家期刊被选入SCI刊物名录。这下问题简单化了：一位年轻学者的投稿方向就是SCI刊物，而且“两年平均引用次数”越多，就越值得优先投稿。研究者这边的问题解决了，但要把这个指标卖出去，科研管理者那里也要搞定才行。最大的难点是如何让科技管理者信服这个指标。从科研逻辑上说，这个指标显然是不具备说服力的。为什么两年里引用次数多的论文是好论文？哪些人在引用、如何引用的问题是否也应该问一下？要打消管理者的此类顾虑，还要另下一番功夫。由于学术界看重的是学术影响力，管理者也必须尊重学术影响力。因此，如果能够指标描绘成一个学术影响力指标，就容易被管理者做接受。怎样才能做到呢？答案是把逻辑搞乱，“逻辑越混乱，结论越有趣”。在实际操作上，把两年平均引用次数说成是影响因子，要弄出一个复杂过程。首先要把关于学术影响力的要件拿过来，例如论文发表后的引用情况如何、哪些学者在引用、论文对他人的研究有何影响、作者发表论文之后得到了哪些声誉，等等。要件取得越完整，学术界就越认可。第二步是把情况简化，找到特定条件下的案例，说明有影响力的论文均与引用情况相关联，这种案例很多，很好找。第三步再往前推一步，说引用情况好的论文就是影响力大的论文，此类论文的载体就是好期刊。不幸的是，这种不成立的推论能蒙住很多人（有一部文学作品企图揭露这件事，所用的例子是：所有精神病患者都不承认自己有精神病，你拒不承认自己有精神病，因此你必然有精神病，应该关到精神病院里去）。最后一步是关键性的，就是要抛弃掉“两年平均引用次数”这个平凡名称，而改用一个“影响因子”名称，让人不自觉地将其与学术影响力相联系。有了这个高大上的名称，不怕科研管理者们不就范。只要有部分管理者开始接受，哪怕他们只是为了图省事而接受这个简单指标，就会迫使其他人也最终不得不接受这个指标。以上所述的，就是一个平凡变量演化为唬人术语的原因和过程。无论最初搞这些指标的人动机如何，后来确实就变成了逻辑混乱的一团糟。要澄清这种混乱，还需要多说几句。从源头上说，期刊影响力是由所发表的论文决定的，发表某个研究领域和方向的第一篇论文（称为“首发论文”），可以见证刊物编委会的眼界；在重要方向上系统性地发表有理论和技术突破的论文，可以表明编委会成员自身的学术造诣；而发表有才气、有智慧、有远见的论文，则是彰显了刊物的品位。这几个方面都很突出的刊物，肯定是影响力大的刊物。就引用次数而言，一般化的引用并不重要，被看出科学问题要点的人引用，被欣赏论文智慧的人引用，被做前沿研究的高水平学者引用，引用之后能产生新的研究方向、科学问题、应用成果，这些才是真正要紧的。显而易见，在“IF” 那里这些评价都是缺失的。作为科技信息的采集者，他们并没有下功夫在这些方面构建指标。这说明，关于学术影响力的内涵方面，管理者必须另加考虑，用所谓影响因子这样的指标是不靠谱的。以后的人们来研究科学史，会把根据“影响因子”对刊物进行排名、分区的做法当成超级玩笑。退一步讲，即便我们不讲内涵，只讲数量，两年平均引用次数能否作为影响因子呢？答案仍然是不能。设想，我们试图根据引用次数来比一比各位研究者水平的高低。前面提到的那家科技情报研究机构自身提供的数据就表明，每篇论文、每个学术期刊都有一个“期待引用次数”，即论文发表后可被学术界引用的预期平均总次数。根据定义，期待发表次数大于或等于两年平均引用次数与论文半衰期（即从论文发表之日到引用高峰出现的时间长度）乘积的两倍。举例而言，如果一个期刊的两年平均引用次数为三次，半衰期为十年，则其论文的期待引用次数将会大于或等于60次；另外一家期刊的上述参数分别为六次和三年，则其期待引用次数仅为约36次。从这个例子可以看出，由于两年平均引用次数并非期待引用次数的唯一控制变量，因此在所谓高影响因子刊物上发表的论文并不一定总引用次数也高。真实的情况也是，主流期刊无论IF如何，论文总引用次数都是靠前的。所以说，对于研究者而言，即便仅仅出于引用次数的考虑，也应选择期待引用次数高的刊物，而不是两年平均引用次数高的刊物。对于科研管理者而言，还有另外一个问题，即评价刊物和评价个人是不同的两件事。一个刊物有较好的期待引用次数，有可能是个好刊物，但涉及到研究者个人时，无论其论文在哪里发表，还是要看实际的引用情况。设想，某位研究者在两年平均引用次数为十的刊物上发表论文，而此后的两年里只被引用了五次，那么在引用次数这个指标上，这篇论文实际上是在拖刊物的后腿。综上所述，我们提出以下几点意见和建议。（1）搞科技情报工作，给研究者提供学术期刊信息，这本身是一种服务，没有错，给一些变量下定义起名字也是可以的，但“IF”错在术语表达不准确。把两年平均引用次数说成是影响因子，就如同把犯罪分子每年作案次数定义为行善指数一样，前者歪曲了“影响”的意思，后者歪曲了“行善”的意思。今后凡出现“影响因子”表述的地方，应该一律回归原意，用“两年平均引用次数”来取代。（2）对于研究者个人，建议在选择投稿刊物时，首先应考虑其学术声誉，与正规科学家为伍，你也就成了正规学者，就有学术生涯的真正发展。在数量指标上可考虑“期待引用指标”，投稿时选择那些两年平均引用次数与半衰期乘积较大的刊物。（3）科研管理者要区分对刊物的评价和对研究者个人的评价。对前者，在内涵上要考察刊登经典论文和重要论文的情况，以及作者学术声誉，在外延上要看刊物的期待平均引用次数；对后者，在内涵上要看所发表的论文是否有理论或技术进步，在外延上要看论文发表后被优秀学者的引用情况。对人的评价是一项细致的工作，不能马虎、偷懒、简单、粗暴。科研管理的有效性是管理者工作成绩的衡量标准，如果管理不当，投入再多也难以产出好的成果