本文發表於《大眾科學》的前部落格網路，反映了作者的觀點，不一定反映《大眾科學》的觀點
作為一所小型文理學院唯一的科學圖書管理員，我與各個學科的教師和學生合作。這意味著我需要了解這些學科的文獻，而瞭解文獻意味著至少要略微瞭解用於衡量文獻的指標：影響因子、h 指數和替代計量指標都可能很有趣且有用，但建立背景資訊可能很困難。
例如，h 指數為 9 是好、壞還是無所謂？
這可能取決於學科。引用模式各不相同：數學家引用的論文少於地球科學家，而地球科學家引用的論文少於生物醫學領域的學者（參見 Podlubny，2005 年）。合作作者的傳統也各不相同：高能物理學或遺傳學領域的出版物往往比古生物學領域的出版物有更多的作者。所有這些都使得跨學科比較 h 指數變得困難。
這可能取決於期望。在像我所在的這種主要以本科教育為主的機構中，對研究成果的期望低於主要研究型大學（我們也較少依賴像 h 指數這樣的指標）。
這可能取決於研究人員職業生涯的階段。一位剛入職兩年助理教授的指數不能期望比剛晉升為正教授的研究人員更高。
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同樣，跨學科評估影響因子也很困難（以及影響因子的許多其他問題）。美國化學學會的旗艦期刊（JACS）的影響因子為 9.707。《美國地質學會公報》（GSA Bulletin）的影響因子為 3.787。我們不能這樣比較這兩者，當然也不能用這些數字來比較來自這兩個學科的研究人員。
在最近發表於《EMBO Reports》上的一篇文章中，Bornmann 和 Marx（2013 年）主張更多地使用百分位數來評估研究人員、機構和出版物。您還記得百分位數吧？當您參加 SAT 或 GRE 考試時，您的成績會返回一個分數和一個百分位數：如果您處於 85 百分位數，則您的得分高於 85% 的同齡人。
百分位數可以提供重要的背景資訊，並且易於閱讀。您知道最高是 100，最低是 0。中位數是 50，這有助於我們理解事物，即使資料集是偏斜的。然而，選擇正確的比較組變得非常重要。通常，學科和年份可以建立合理的組。
那些關注引文之外的研究指標的人也面臨著提供背景資訊的挑戰。替代計量指標 考察人們與期刊文章互動（除了引文之外）的不同方式。他們在 Twitter 上談論這篇文章嗎？將文章儲存到像 CiteULike 或 Mendeley 這樣的書籤網站嗎？公眾在 Wikipedia 上引用這篇文章嗎？
再次強調，背景資訊至關重要。一篇文章被推特了兩次。這是好、壞還是無所謂？Mendeley 上有 60 人將其新增到他們的圖書館。但這意味著什麼？用於輕鬆展示和顯示替代計量指標的首要工具 Impact Story 可以透過基於來自同一年出版物的隨機選擇專案的比較組計算百分位數，為這些數字提供一些背景資訊。目前，Impact Story 似乎沒有利用學科類別（這更困難）。因此，某些學科的文章會自動具有較低的百分位數，這是該學科平均引文較低的人為結果。
使用任何指標來評估科學研究都是棘手的——您試圖將智力上覆雜的推進人類知識的行為簡化為一個數字。但是，這些指標正越來越多地被終身教職和晉升委員會、機構顧問委員會、撥款評審委員會等使用。如果人們選擇使用可以提供合理且可靠的背景資訊的指標（如百分位數），我們可以至少避免一些標準陷阱。
另請參閱
Bornmann, L., & Marx, W. (2013). 研究究竟有多好？使用百分位數衡量出版物的引文影響力可以提高正確評估和公平比較。《EMBO reports》。doi:10.1038/embor.2013.9
Podlubny, I. (2005). 不同科學領域中引文數量表達的科學影響力的比較。《Scientometrics》，64(1)，95–99。doi:10.1007/s11192-005-0240-0
在本部落格的其他地方，我優秀的聯合博主 Hadas Shema 已經談到了一些構成引文分析和文獻計量學基礎的關鍵概念。請參閱她關於影響因子、引文分析和負面引文的問題的帖子，例如。
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