每一本学术期刊都有自己的所谓Aim & Scope，但作为指导思想是不是能在发文中有所体现需要事实的证明。也就是要看期刊实际的发文，但现实当中，篇一篇看期刊的文章，并将总题加以总结会耗费大量的精力和同时要有专业能力才行。当然也可以通过一些的算法（聚类分析）以及 AI 工具加以分析， 但这样操作起来都会一些门槛。最近一两年了Web of Science 引入了Citation Topics（Citation Topics (clarivate.com)），通过引文的关联来标识具体的文章（注意这里是文献级别的），可以说为我们不确定期刊所涉及的主题提供了便捷的方法。利用这一方法，对于作者，很快的了解在类似或同一学科的期刊中，哪个学科更关注于自己所在的领域，确定投稿的优先目标；对读者也快速可以选择，与自己最相关或最感兴趣的期刊；对于出版机构，也可以很快的确定刊与刊之间的重合部分，从而可以更好的分析竞争态势，也可以有效规划主题，避免资源的内部争夺带来的内耗。

    以下， 先以两本量级的期刊Nature和Science为例，看下这两本期刊在2023年发文所涉及到的主题的重合情况。这里我使用了Web of Science 中Citation Topics Meso进行分析 ，同时， 为了排除文章数量差异 ， 我使用Meso主题占比，而不是文章绝对数，而分析的颗粒度只提取了Meso主题占比超过1%的文献。 可以得到以下雷达图。

可以在雷达图中显然的看出，两本刊在2023年发文主题上，没有特别大的差异，尤其明显的是在分子与细胞生物学领域，相当一致，发文占比都远高于其他领域。

再看一下两本2023年发文体量相似，影响力也旗鼓相当的，两本OA大刊PLOS ONE和HELIYON的情况。

这两本期刊的差异更加显而易见，PLOS ONE论文的分布，更多的侧重在编号1开头的Citation Topics Meso也就是“临床和生命科学”，而HELIYON更多侧重在6开头的 “社会科学”和以3开头的“农业和环境生态”，而“植物化物学”这个主题尤为突出。

这一方法，还可以在学科(Category)分析，热点预测等等方面有利用的价值，希望以后可以再多尝试。

（以上内容翻译部分使用ChatGPT-4o完成。另外不得不给4o点赞，反应确实快）

                     （这一周： 2024-5-19）