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IF逐年提高，SRJ逐年下滑，原因何在？
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SJR指数（SJR indicator）是西班牙的一个研究小组基于Scopus数据库的数据应用与PageRank类似的算法提出的一种指标,它利用期刊之间的引用关系来计算期刊的重要性,将期刊A引用期刊B的次数解释为期刊A对期刊B所投的票数。这样,期刊B在期刊A处得到的分数为期刊A的得分(代表期刊A的重要性)乘以期刊A对期刊B所投的票数。SJR指数的数学定义如下：
SJRi :期刊i的SJR值；Cji:期刊j引用期刊i的次数；Cj:期刊j的参考文献数；d:常数,一般是0.85；e:常数,一般是0.10；N:期刊总数；Artj :期刊j的论文总数；Dangling-nodes:整个期刊引用网中的孤立节点,它们与其它期刊没有任何引用关系。
一本期刊的影响因子（IF）是该刊前两年发表论文在统计当年被来源期刊引用的总次数(包含了该刊本身的自引) 除以该刊前两年发表的可被引论文总数。期刊的可被引论文主要指原创性论文和评论文章；而一本期刊的SJR指数是通过迭代计算三年内该刊获得的“声望”而得到的,而这种“声望”可以通过期刊引用网中其它期刊的声望计算得到,声望的初始计算方法是用该刊过去三年发表论文在过去三年被引总次数除以该刊前三年发表的论文总数。一本期刊在引用中传递给另一半期刊的声望值由前者引用后者的引文占其总引文数的比例决定。杨康等人在“SJR指数研究及其与影响因子的比较分析”（见《情报杂志》，2009,28（11）：27-30.）一文中，将IF与SJR的比较归纳如下：
SJR指数以Scopus数据库的数据为基础,由于Scopus数据库相对于Web of Science数据库而言，收录了大量的非英语期刊,2009年收录的期刊数量已经达到18732种，因而能够对科技期刊提供一个更为全面、科学、合理的评估结果,尤其是对于非英语国家的期刊显得更为重要。以中国为例,Scopus数据库中2009年收录中国期刊600余种,其中包括台湾地区的59种期刊，而Web of Science在2009年仅仅收中国期刊168种（SCIE库），其中SCI核心库收录34种。168种期刊分别来自大陆地区期刊122种，台湾地区33种，香港地区13种。因此Scopus数据库收录中国期刊的数量是SCI收录中国期刊数量的3.5倍多。SJR指标不仅考虑了绝对被引文数量也考虑了引文的质量,而影响因子只能从被引频次的绝对数量上来考虑。杨康等人也分析了SJR与IF的差异与优劣，但是有一点是肯定的，那就是SJR比IF更为科学、合理、客观，不会受到人为因素（提高自引等）影响。由于IF的计算方法比较简单,使编辑有针对性地使用各种手段来提高自编期刊的影响因子成为可能。最为常见的包括提高自引,多刊载综述论文,发表长篇大论，降低计入刊载论文的论文数量。相比而言,SJR指标对于期刊的评价，由其它引用它的期刊而不是其本身所决定的,即SJR指标的计算与自引并不相关。应该说,SJR指数和IF都属于“篇均”指标,因而综述性期刊因为综述论文被引次数多,持续时间长等特点,必然会导致数值出现膨胀,这对偏重原创性研究论文的期刊显然不利,然而在SJR和IF两种指标的计算过程中,都没有为原创性研究论文和综述论文赋予不同的权重而区别对待，也是其不足之处。我们的期刊中，特别是高校学报中有许多出现IF（相当于Scopus数据库的2年篇均被引次数）逐年提高，但是SJR却逐年下降。下面举几个一流大学学报，看看其变化吧。
《清华大学学报：自然科学版》（ISSN 1000-0054）
《西安交通大学学报：自然科学版》(ISSN 0253-987X)
《同济大学学报：自然科学版》（ISSN 0253-374X）
《北京航空航天大学学报》（ISSN 1001-5965）
《上海交通大学学报》（ISSN 1006-2467）
《北京科技大学学报》（ISSN 1001-053X）
《Wuhan University Journal of Natural Sciences》（ISSN 1007-1202）
《华中科技大学学报：自然科学版》（ISSN 1671-4512）
《国防科技大学学报》(ISSN 1001-2486)
《Fudan University Journal of Medical Sciences》（ISSN 1672-8467）
上述的几种高校学报SJR的逐年变化出现下滑趋势，但是2年的平均被引频次（即IF）却呈现上升趋势的变化原因，可能是引用我们学报的期刊影响力不够强，因此对被引期刊的贡献不大，但是2008年已经成为我们这些学报SJR发生逆转的一个拐点，我们期待2010年的数据表现更佳。但是希望能否成为现实，需要我们的付出与努力。
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