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etal作者现象
Hirsch定义的h指数是基于SCI的,其测定非常容易:在SCI网站,查出某个人发表的所有SCI论文,让其按被引次数从高到低排列,往下核对,直到某篇论文的序号大于该论文被引次数,那个序号减去1就是h指数[1]。显然,这种h指数统计方法并不区分文章是作者独著还是与他人合作。
虽然合作是现代大科学研究的趋势,但笔者认为合作者数量并非越多越好。表1为笔者统计的Scientometrics自创刊以来(截至
表1 Scientometrics合作者人数与论文被引间的关系
合作者人数 |
论文被引次数≥44 |
≥10 |
≥5 |
≥1 |
1 |
18 |
231 |
414 |
864 |
2 |
17 |
174 |
341 |
559 |
3 |
6 |
88 |
139 |
264 |
4 |
3 |
27 |
56 |
109 |
5 |
1 |
9 |
21 |
34 |
6 |
|
5 |
6 |
8 |
7 |
|
0 |
1 |
2 |
8 |
|
1 |
1 |
3 |
9 |
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|
|
2 |
10 |
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1 |
区分合作者对文章的贡献显然是一件令外人困惑的“家务事”,合作者中既有对文章作出实质性贡献的,也有并未作出任何实质性贡献的纯粹挂名者。由于非第一作者在参考文献中常被代以“etal.”,为研究方便,本文对第一作者之外的其它合作者不做区分,统称为“etal作者”。按照h指数的定义,“etal作者”也可以拥有很高的h指数,笔者将这种通过充当别人文章中的etal作者就可提高h指数的现象称作“etal作者现象”。
尽管科学家普遍具有高尚的道德情操,不会为了提高学术声誉而四处挂名,但是作为学术评价指标,h指数的有效性显然不能寄托在科学家的严格自律上。由于合作是科研中的普遍行为,所以因合作而导致h指数受益的例子随处可见。“etal作者现象”暴露出h指数存在合作者漏洞,作弊者可以实施“合作式h指数注水”来获益。
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GMT+8, 2024-9-23 15:28
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