医学核心期刊的影响因子每年都会变化，是代表期刊影响大小的一项定量指标。影响因子也就是某刊平均每篇论文的被引用数，它实际上是某刊在某年被全部源刊物引证该刊前两年发表论文的次数，与该刊前两年所发表的全部源论文数之比。计算公式：IF（k）= (nk-1+nk-2) / ( Nk-1+Nk-2)最简单的查询办法是进入知网，搜索期刊杂志名称查询。目前最新的排名有：2016核心期刊影响因子排名(中文) 可去优助医学查询。
影响因子是指某期刊前两年发表的论文在评价当年被引用的次数与该刊前两年发表论文总数之比值 大于10 《柳叶刀》
也就是某刊平均每篇论文的被引用数，它实际上是某刊在某年被全部源刊物引证该刊前两年发表论文的次数，与该刊前两年所发表的全部源论文数之比。 影响因子的产生和应用 在1998年，美国科技信息研究所所长尤金·加菲尔德(Eugene Garfield)博士在《科学家》(The Scientists)杂志中叙述了影响因子的产生过程。说明他最初提出影响因子的目的是为《现刊目次，Current Contents》评估和挑选期刊。目前人们所说的影响因子一般是指从1975年开始，《期刊引证报道》(Journal Citation Reports, JCR)每年提供上一年度世界范围期刊的引用数据，给出该数据库收录的每种期刊的影响因子。JCR是一个世界权威性的综合数据库。它的引用数据来自世界上3000多家出版机构的7000多种期刊。专业范围包括科学、技术和社会科学。JCR目前是世界上评估期刊唯一的一个综合性工具，因为只有它收集了全世界各个专业的期刊的引用数据，JCR光盘版有许多很好的界面，显示了期刊之间引用和被引用的关系。可以告诉人们，那些是最有影响力的期刊，那些是最常用的期刊，那些是最热门的期刊。除影响因子外还给出：期刊最新排序(Current Rank)、刊名缩写(Abbreviated Journal Title)、国际统一刊号(ISSN)、总引用数(Total Cites)、及时性索引(Immediacy Index)、总文章数(Total Article)、被引半衰期(Cited Half-Life)。 影响因子及JCR给出的以上指标，具有非常重要的作用，具体地说，对以下各类人员具有多种实用价值。 1)图书馆员 制定文献收藏计划和经费预算，向读者推荐优秀期刊。 2)编辑 了解和掌握自己编辑的期刊的情况，制订有效的编辑规划和办刊目标。 3)出版商 掌握和监测出版动态，掌握出版机会，做出新的出版决策。 4)作者(科研人员) 寻找和确定与自己专业有关的期刊， 确定论文投稿期刊, 证实已经发表自己论文的期刊的水平。 5)信息研究分析人员 跟踪文献计量学的发展趋势， 研究学科之间及各学科内的引用模式。 研究学术论文生产的学问[2]。 研究专业学科的发展变化趋势。
生物医学仅仅肿瘤类杂志就有20个影响因子7以上。同类杂志多且每个杂志文章少是影响因子高的原因，并非这个专业这个话题人气高。要说人气高应该是计算机领域，但影响因子最高才2。数学同类杂志(如偏微分方程)基本就1个，投不中连低一档的发表机会都没有，没有更多低档文章还怎么引用高档文章把影响因子捧上去?我觉得影响因子低的学科缺乏杂志战略头脑。JCP(计算物理)每年文章好几千影响因子77，如果JCP能拆分成十个同类杂志拉开档次，高档年文章数少点比如几十，低档年文章数多点比如几百，这样肯定能把高档影响因子捧起来，假设JCP影响因子主要贡献者有10篇，拆分成十份后这10篇还在一份中，这一份文章总数减少十倍，则JCP的影响因子可从7升至27。我不知道数学家那么聪明，怎么就没人看出影响因子这点猫腻?虽然说影响因子可以只在同专业做比较，但这会影响后来者选择专业，对学科整体发展不利，也让一些人投机钻营欺世盗名(比如计算机学者傍生物学高影因子)。
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这个要具体分析，因为不同学科领域的期刊影响因子差别挺大的。国内的期刊一般在0以上的就不错了，到0或更高的就不多了。第二作者算不算作者要看你评什么职称，一般中级可以算，但2~3篇第二作者相当于一篇第一作者，评高级的话第二作者基本不能算。
这个网页可以查
杂志的影响因子（IF）=其前两年发表的文章在第三年被引用的次数/前两年发表的总文章数目。例如，2007年的影响因子=2005+2006文章被引次数除以这两年发表的文章总数，一般会在2008年公布。
一般都是统计期刊的影响因子，不同的组织给出他们的统计结果，一般不针对单个文章说影响因子，评判单个文章一般用引用量和引用论文级别来考量
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
影响因子（Impact Factor，简称IF），即某期刊前两年发表的论文在该报告年份（JCR year）中被引用总次数除以该期刊在这两年内发表的论文总数。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。华笙医学编译为您解答，望采纳！
研究生和博士学习期间，打交道最多的就是期刊论文。工作之后，能力和职称也需要论文来帮你实现。说到论文，捆绑话题就是影响因子了。那么影响因子是什么？
(1) 引文统计年限范围。期刊在某年的影响因子实质上是表示该刊前二年所发表的论文在该年的平均被引次数。由于统计的只限于论文在发表后1-2年内的被引次数，因而相当一部分论文的引证高峰期并没有反映到影响因子中，尤其是那些出版时滞较长的刊物，因为文献老化（超过2年）的原因而没有被统计参与影响因子的计算，从而降低了影响因子值。分析表明，我国科技期刊的出版时滞普遍偏长，是国内科技期刊影响因子普遍偏低的主要原因之一。此外，以2年期的论文和引证来计算影响因子也难以较客观地反映引证规律，并由此造成同种期刊在不同年份的影响因子波动较大。如通过对200种化学类期刊的总平均影响因子分析后发现，其2年期的影响因子值在不同年份的波动范围常超过20%，但5年期的影响因子值则显示出一条较平滑的曲线。鉴此，有些引证分析研究机构甚至逐年对ISI采集的引文数据以更长的时间跨度重新计算，或分别以某年期刊的论文及其在出版后若干年的被引次数为分母和分子来计算“历时影响因子”。(2) 统计论文类型。ISI在影响因子计算公式中的分子、分母取值也存在很多问题，即影响因子的计算公式中，引证次数（分子）统计了相应刊物中所有论文被引证的总次数，而刊载论文数（分母）则只统计论文(Articles)、简讯（Notes）和评述（Reviews）类栏目的文章数，对社论(Editorials)、来信（Letters）、通讯（Correspondence）和其他一些常被引证的栏目的文章数目则不进行统计。实际上，这些未被统计部分的被引证频次对影响因子的贡献很大。分析表明，大约40%医学类期刊公布的影响因子比实际影响因子高10%以上，其中的5%甚至达到40%或更多。(3) 期刊大小。 详细的统计比较表明，以2年期的论文和引证计算的影响因子随相应期刊所发表论文数的多少呈现出较大的波动。统计比较发现，小期刊（年发表论文数少于35）影响因子在相邻年间的波动超过40%，对于年发表论文数超过150的期刊来说，其影响因子也有15%左右的波动。因此，在评价中若考虑到影响因子在一定范围的这种随机变化性，是难以给影响因子定量化的。 除影响因子计算公式本身的几个要素外，期刊和论文的类型、不同学科间引证行为和规律的差异（如不同学科的论文在引证半衰期和平均引文数上存在很大差异）等对影响因子的影响也十分巨大，这也是在评价中需要特别强调的。
如果是神经科方向的话我可以帮你，我发过两篇SCI了，如果是其他方向的话不好说啦。