大家在了解和选择投稿期刊过程中，往往第一习惯就是关注影响因子(IF)和分区信息，通过这两个数据来判断期刊水平。确实，IF和分区是目前使用的比较多的用来衡量期刊学术影响力的指标，但是仅通过两个指标来评价期刊还是不够的。那么对于其他的指标，比如citescore，OA期刊，H-index，H5-index，SNIP，这些是什么你知道吗?这些期刊评价指标与IF、分区又有什么区别呢?

一、CiteScore

1、CiteScore的含义

CiteScore(引用次数)是2016年12月8日爱思唯尔(Elsevier)发布的一个指标，以透明和全面的视角衡量期刊影响因子，以指导科研人员选择合适的期刊来发表研究成果。也有科研人员预测，citeScore这个指标将会冲击IF的经典地位。

2、CiteScore的计算方法

某期刊CiteScore值=该期刊前3年发表论文在第4年度的篇均引用次数。

举个例子：某期刊的CiteScore 2015数值等于2012-2014这三年间所发表的文章在2015年的被引用次数，除以该期刊在2012-2014这三年间发表并收录于Scopus数据库中的文章数量总和。

具体可以看看下面这张图：

3、影响因子(IF)和CiteScore的区别

自从Elsevier重磅推出CiteScore后，一直被认为是IF的强有力竞争者，CiteScore取代IF之声也是此起彼伏，那么让我们通过一张图表对两个指标进行简单区分。

从上表可以看出，在更新时间和可重复验算特性上IF和CiteScore是相同的，但在数据库、推出时间、计算方法、适用范围、获得渠道这五个方面都略有不同。由于相比于IF，CiteScore是新出现的体系，有一定的后发优势，所以规避了不少在期刊评价方面的劣势。但是也正是因为出现较晚，目前CiteScore信息在大家视野中的曝光度还是要低于IF的。

4、CiteScore分区

为了进一步展示出期刊影响力的大小，Scopus数据库使用了分区这个概念，使用的是CiteScore百分位分区：

·Q1：CiteScore百分位为75%-99%的期刊;

·Q2：CiteScore百分位为74%-50%的期刊;

·Q3：CiteScore百分位为49%-25%的期刊;

·Q4：CiteScore百分位为24%-0%的期刊。

这与JCR分区方式相似，均是在学科领域内按照影响力的大小等分为4个区，但与中科院的分区类型有较大差异。不管是哪种分区，这些分区方式均在一定程度上对期刊进行了比较和排名，以作为科研绩效评价的主要依据。

二、OA期刊

1、OA期刊概念

OA(Open Access)期刊又称开源期刊，指将学术信息资源放到互联网上，任何人可以免费获取资源，不需考虑版权或注册的限制。由于其开放获取的特点，所以不受科研机构购买数据库的限制，有利于研究成果被更广泛引用，因此得到很大的关注。

需要说明的是，在论文质量控制方面，OA期刊与传统期刊类似，采用严格的同行评审制度。

2、OA期刊主要特点

·作者付费出版、读者免费获得、无限制使用(作者保留版权);

·有利于他人获取文章后引用，提高文章被引率;

·资源数量大;

·更新及时;

·检索功能强大，使用便捷;

·提供期刊“目录”浏览。

三、H-index

1、H-index概念

H-index，又称h指数，或者h因子，是2005年UCSD理论物理学者提出的概念，主要是描述科研人员的科学生产力和影响力。一个人的h指数越高，则表明他的论文影响力越大。

2、H-index的计算方法

如果某学者在其所有学术论文中至少有n篇论文分别被引用了至少n次，那么该学者的h指数就是n。

举个例子：某学者共发表了50篇论文，其中至少有20篇论文被引用至少20次，那么他的h指数就是20。如果这位学者再发表第51篇论文，这篇论文被引用了19次，那么他的h指数仍然是20。

3、H-index的查询方式

通过Web of Science或者Scopus数据库都可以搜索某个学者的h指数。

4、H-index的局限性

h指数仅是一个数字，在反映研究人员的工作成果上还是存在一定的局限性：

·在同一篇论文中，h指数无法体现不同作者排名情况下，各位作者的贡献度差异;

·h指数无法按照领域进行区分和比较，有些领域的学者论文被引用情况明显高于其他领域，而h指数无法反映这一情况;

·如果一篇论文是因为其他消极原因(比如作为反面教材)被引用，这种情况也无法被区分。

四、H5-index

1、H5-index概念

大家还会经常看到一个与h指数相似的指标——H5-index。

上一段提到的h指数后来经过延伸与扩展被应用到期刊、专利、学术机构评价等方面，但由于其存在一定的局限性，所以针对不同缺陷，又有几个指标被先后提出，用于改进h指数。H5-index就是其中一个。

H5-index，也称H5指数，或谷歌学术H5指数，它表示的意思是5年内有h篇文章被引用超过h次。各位需要查找文献的小伙伴们，在查找文献时，可以通过H5指数来查找领域内的经典文献。

此处不得不提醒一下，有小伙伴经常会把h指数和H5指数两个指标弄混淆，其实h指数是针对个人论文引用次数进行统计，而H5指数是针对期刊的引用次数的评价体系。

2、H5-index的计算方法

H5指数计算方法：某期刊近五年发表的N篇论文中，有H篇论文至少被引用了H次，其余每篇(N-H)论文的被引频次都小于H，此H值就是该期刊的H5指数。

如果觉得计算比较麻烦的小伙伴，也可以通过谷歌学术查询期刊的H5指数~

3、H5-index优劣势

有学者对H5指数进行专业的数据分析和验证，发现H5指数是可用于期刊评价的优秀指标，其存在以下优势：

·H5指数打破h指数只增不减或保持不变的情况;

·H5指数可以帮助挖掘出创刊不久但是极具潜力的优秀期刊;

·H5指数灵敏度较高，出现指数几年不变的可能性会降低。

H5指数可能会因为谷歌学术对所有论文数据爬取不完全而出现偏差，但这是谷歌学术后续需要再提升的地方。

五、SNIP

1、SNIP概念

SNIP(Source Normalized Impact per Paper)，指篇均来源期刊标准影响。SNIP是由荷兰莱顿大学学者在2010年提出来的，可以用来衡量不同领域的引文影响力，以修正领域内因引用潜力差异而造成的评价误差。

2、SNIP的计算方式

SNIP统计的期刊数据是基于Scopus数据库进行计算的。SNIP = RIP(篇均粗影响)/ RDCP(数据库相对引用潜力)，其中RIP是指期刊前三年发表论文在统计当年的平均被引用次数，RDCP是指期刊所属领域的论文中参考文献被Scopus数据库收录的平均数。

3、SNIP的优势

虽然SNIP的计算量较大，并且检验较为困难，但是该指标还是具有许多优势：

·SNIP是基于同行评议期刊论文间的引文情况进行计算的，降低了人为操控的可能性;

·SNIP可以消除学科之间的差异，反映期刊在该领域内的影响力;

·SNIP的三年统计时段避免了一些领域论文2年之后不能达到引用峰值，而有些领域5年后错过引用峰值的问题。

在看完以上期刊信息的介绍后，相信你对于citescore、OA期刊、H5-index、H-index和SNIP已经有所了解了。现在选期刊时，除了IF和分区，你应该知道还需要关注什么信息了吧?