图书馆专业性工作近些年在发展变化之中，对于高校图书馆，比如学科服务、科技查新服务、知识产权服务、科研数据管理服务等等，吸引了较多注意力，尤其是办学层次较高的高校图书馆，投入了较多人力物力进行了不同程度的实践与探索。

    种种原因，人们对图书馆专业性工作的认知情况不甚理想。笔者自身作为一名高校图书馆实践工作者，同时亦在积极进行理论学习与思考，一方面立足自身实际，一方面试图“睁眼”多角度多维度向前看。笔者认为，专业性工作是有价值的，同时需要付出辛勤劳动的。

    近期笔者遇到较多的咨询是：ESI论文情况能分学院导出吗？笔者试图解答这个问题，同时提供一个图书馆专业性工作的实例。

    问题很简单，但答复起来是比较困难的。因为涉及好些概念，有些概念是比较生僻的。科研管理部门、学科建设部门、科研人员关注的侧重点不同甚至是大不同的。有的人只是为了获得几个数字完成任务；有的人是为了获得激励（科研奖励或其他“加分”）；有的人是期待指引前进方向……

    先介绍几个概念或相关知识。基本科学指标数据库（Essential Science Indicators，简称ESI）是衡量科学研究绩效、跟踪科学发展趋势的基本分析评价工具，用以评价学术机构和大学的国际学术水平及影响的重要指标。ESI针对22个专业领域，通过论文数、论文被引频次、论文篇均被引频次、高被引论文、热点论文和前沿论文等6大指标，从各个角度对国家/地区科研水平、机构学术声誉、科学家学术影响力以及期刊学术水平进行全面衡量。所有统计数字每两个月更新一次。 ESI数据来源。论文统计：来自SCIE和SSCI两个数据库收录的Article和Review两种文献类型的论文；论文引用次数统计：来自于SCIE, SSCI和AHCI三个数据库收录的论文，不限文献类型。ESI应用特点：ESI仅以被引用次数进行排名，与文章数量无关； ESI仅统计Article/Review论文及其被引用情况；文献被引用次数由所有署名作者/机构共享；ESI学科分类不同于“学科门类/一级学科/二级学科”，也不直接对应高校的院系、专业设置。SCIE/SSCI收录的Article和Review两种文献类型的论文是ESI论文，其它类型（比如会议文献、社论材料、书评、书信等等），即使被SCIE或SSCI收录也不是。InCites是一款基于Web of Science核心合集权威数据的科研评估工具。评估数据来源于高质量的Web of Science引文数据库各学科领域30年的数据，从宏观的国家、机构、领域分析到微观的每篇论文、每个科研人员的绩效评估。

    上述概念或知识，许多人会感到“头大”的。有关工具，有条件使用的人员不多，用过且会用的人更少。针对具体高校，利用InCites可以导出各个学科的ESI论文。但要具体到分支机构（二级学院）是有难度的，或者说短期内不容易做到。笔者实际关注了所在机构的情况，利用InCites导出所在高校论文的分支机构，当前有86种表达方式。源数据的表达是简写形式，比如“Sch Environm & Chem Engn”，这表示“环境与化学工程学院”。数据跨度有10年，10年期间，分支机构名称存在变更，分支机构大体有三种类型（二级学院、重点实验室、科研平台）。有的分支机构有多种表述，有些表述属于错误表述。一篇论文通常有多个作者，且对应多个机构。还存在多种情形，10年中，一个作者在多个分支机构工作过，一个作者同时署多个分支机构（二级学院+重点实验室；二级机构+科研平台；……），筛选或识读存在一定难度，结果（或者说论文数）越多月头大。理论上，分支机构配置越齐备效果越好，也就是有可能能做到按分支机构导出，至少是可以提供辅助参考。

    做分支机构的对应工作实际是存在一定难度的。理想的方式是相关分支机构自己辨识。我的做法是，我自己先行辨识一番，再请学科建设办公室让相关分支机构核实。我辨识86种表达方式，花了2小时左右，有部分可以直接辨识，有部分需要进一步查证，算是效率较高的，得益于之前辨识过一次。要达到较为精准地实现既定目标，还需要进一步借助其他辅助工具（比如“学科检测分析与情报服务系统”“百度翻译”。“百度翻译”英文机构简写的翻译结果是有一定参考价值的。）。

    分支机构的规范署名，是需要加强引导的，对相关的个人及学校层面均是有帮助的。同一分支机构署名五花八门（或者说乱七八糟）是会吃亏的。笔者还遇到过有的作者将学校名称写错的情况，这种情况轻则只是无法统计到，更糟糕的情况可能是得不到相应的认可。

    再回到“ESI论文情况能分学院导出吗？”答案是：不能，但可以提供辅助，而且这样的辅助确实是有帮助的。作为“专业性工作”，需要力求“精准”“高效”，很多时候不被“待见”，甚至令人生厌。