作者：美捷登学术部 Mina
目前国际上最常用的期刊评价指标就是SCI。SCI的评级指标已经对科学发展产生了巨大影响，但也暴露出一些缺陷：如易被人为操纵、统计错误、不能跨学科比较、选源标准问题，对非英文期刊不公平，以及假设“所有引文重要性等价”等。影响因子对于期刊的评价并不是非常完美的。所以，今年来，越来越多的期刊评价标准被开发。那么，除了SCI之外，还有哪些常见的期刊评价指标呢？
一、谷歌学术H5指数
由谷歌学术推出，每年6月发布。
谷歌学术H5指数是根据杂志过去5整年（2011-2015）所发表论文，在新一年（2016年6月）发布时的引用信息计算得来的。有别于影响因子取平均值（总引用数/总论文数），谷歌学术H5指数计算方法为：某杂志过去五年内所发表的所有论文中至少有N篇论文分别被引用了至少N次，得出的数值N即为杂志的H5指数。
优点：这一指标主要体现期刊的持续影响力（过去五年的论文引用情况）。在这一指标下，新期刊能够与老牌期刊进行比较。
缺点：该指标对大刊有偏好。谷歌学术发布H5中位数就是为了增加公平性。
二、CiteScore：
由Elsevier推出，基于Scopus数据。
该指标的计算方式是：期刊在4年内引用文献（文章、综述、会议论文、书籍章节、数据论文）的次数，除以编入 Scopus 索引的相同类型文献在这 4 年内的发表总数。
例如，2021 CiteScore 统计了 2018-2021 年间发表的文章、综述、会议论文、书籍章节和数据论文在 2018-2021 年间的被引用数，然后除以 2018-2021 年发表的同类型文献的总数。
比如Cell的CiteScore
优点：具有透明性，没有试图按文章类型分类或设限；基于更广泛的Scopus数据集；免费资源。使用4年的窗口期，不仅抓取到大多数学科的引文波峰，也可以将最新一年的情况也纳入计算，能够使计算结果更有说服力、更稳定。
缺点：对发表社论、新闻、信函等前辅文（front matter）的期刊不利。该指标没有进行领域标准化，不同领域中的不同出版物和研究人员的引文行为会影响指标的值以及表现的差异。所以不能用于不同学科领域之间期刊的比较。
三、CWTS Journal Indicators
由莱顿大学（CWTS, Leiden University）推出，基于Scopus数据。
该指标包括：
1. Impact per Publication（IPP），
该指标计算方法与影响因子类似，但以3年出版时间进行计算；仅包括对于论文、会议论文或综述的引用。
优点：观察周期更长；计算次数的引用仅限于计入分母的文献。
缺点：与影响因子一样，限定文章类型可能会造成问题。
2. Source-Normalized Impact per Paper（SNIP）
该指标与IPP类似，但评分是标准化的，用以说明不同学科领域的文献引用差异，该指标根据期刊引用的论文划分学科领域。
优点：能够跨领域比较期刊。
缺点：标准化的评分使得指标不那么透明。
3. % self cit
为当前年份对过去三年中来源于来源本身的出版物的所有引用的百分比。
在计算上述指标时，仅考虑Scopus中分类为文章、会议论文或综述的出版物。忽略其他文档类型的发布。源自此类出版物的引文也被忽略。此外，如果引用来源于特殊类型的来源（称为非引用来源），特别是贸易期刊和很少引用其他来源的来源（包括艺术和人文学科的许多来源），则不计入引用。
比如Cell的CWTS指标为
四、特征因子（Eigenfactor）：
由Clarivate推出，每年6月发布。
该指标衡量期刊在整个引用网络中的影响力。它基于特征向量中心度计算分数，迭代计算引文加权重要性，这样来自一本期刊的引用就比来自另一本期刊的引用更具有影响力。
优点：该指标能够更加真实地对科研影响进行结构性反映。
缺点：计算复杂，难以检验，且其应用于大多数期刊的结果常常与计算更简便的指标（如影响因子）所得出的结果无异。
五、SCImago期刊排名（SCImago Journal Rank, SJR）：
由SCImago研究团队提出，每年6月发布。
基于Scopus数据库进行计算。其核心概念来自Google 的PageRank 计算法，测量期刊的声望，并且考虑了期刊的选题和声望对其引文价值的影响，赋予高声望期刊的引用以较高的权重。
比如Cell期刊的SJR数据
六、相对引用率（Relative Citation Ratio, RCR）：
由美国国立卫生研究院（National Institutes of Health, NIH）推出。
这一领域标准化论文引用指标基于NIH的PubMed数据库，依据有共同引用的相关论文的引用文献划分领域。例如，如果论文B、论文C和论文D共同引用了论文A，论文A的领域则根据论文B、论文C、论文D所引用的文献来划分。
优点：在这一指标下，每篇论文都由其自身的引用网络定义，不依赖于外部的领域划分。
缺点：对于跨学科的引用和多学科期刊敏感。RCR在权衡文献引用中列出的期刊时依赖于影响因子。
参考文献
https://www.journalindicators.com/methodology
https://www.scimagojr.com
http://www.journalindicators.com
https://www.scopus.com
https://blog.sciencenet.cn/blog-475824-910701.html
https://icite.od.nih.gov/