首先进入PubMed主页,如图1。
单击高级检索(Advanced),并在复选框的限定选项中选择Journal,在检索框中填写期刊名字,如“The New England Journal of Medicine”,如图2。
单击“search”,可以看到至今“The New England Journal of Medicine”杂志共发表论文73 967篇。至于所刊发文章数量及特点则可以通过左下角“Show additional filters”实现,见图3。
单击“Show additional filters”复选框,如图4。
勾选复选框所有内容,如图5。
单击“show”, 在页面的左侧将会显示“Article types”, “Publication dates”“Subjects”“Languages”等内容。若想了解该杂志发表哪些类型的文章,则可以单击页面左侧,Article types下“Customize”选项,勾选所有类型。若想查看该期刊是否发表Meta-analysis 和Systematic Reviews,可以勾选它们,结果如图6所示。
从图6可以看出,该杂志至今共发表86篇系统综述和Meta分析类文章。若想查看其他类型,则可以通过Article types右侧“clear”清除限制选项。
同理,若要查看该期刊本年度或某年度共发表多少文章,可以通过左侧 “Publication dates”下的“Customize range”选项,选择特定的时间段即可。若想查看该期刊发表哪些领域的文章,可以通过页面左侧的“Subjects”选项,选择所有内容,然后逐一查看每个领域发表文章数量。此外,可以联合多个限定选项,以进一步了解杂志文章数量、发展趋势及偏好等。
上面的例子用到了文献类型、时间等几项, PubMed提供了强大筛选功能,详细的筛选项目见表1。
表1 筛选项列表
关于某期刊影响因子的问题,关系到很多学生是否可以按时毕业,也关系到很多科研人员的绩效及职称晋升,所以我想每个硕士/博士/科研工作者,都有必要了解所投期刊的IF趋势。这不是投机取巧,而是花一点时间对自己或对自己的学生负责。
在写这部分之前,先给出自己近年来对某些SCI期刊的部分预测结果:
1. 图7是公众号北钙说(pkuxs2016)于2016年6月7日发表的博文内容。
在当年正式公布的IF值中, 三者IF值分别是5.228、2.123、5.007。从图7的预测结果看,它们均在预测范围内。
2. 图8是作者在2015年和2016年分别对JDR杂志做出的预测,当时的预测值分别为4.15 ± 0.2、4.5 ± 0.2,最后官方结果分别是4.139、4.602。
说了半天,回归正题,到底如何才能准确预测IF值呢?
大家都知道,IF是外国人发明的算法,那首先让我们来看一下IF值的原始定义:
Journal Impact Factor: The journal Impact Factor is the average number of times articles from the journal published in the past two years have been cited in the JCR year. (期刊影响因子:影响因子是期刊过去两年内发表文献在JCR出版当年的平均被引频次。)
看到定义,就该知道如何计算了吧?
The Impact Factor is calculated by dividing the number of citations in the JCR year by the total number of articles published in the two previous years.(影响因子可以通过期刊过去两年文献在JCR出版当年的总被引频次除以期刊过去两年发表的文献数来计算。)
如:IF(2016)=Total citations(2016)/[Number(2014)+Number(2015)]。
注意:在计算过程中,只选择article、review类型的文章进行统计引用总数,而期刊所发的letter、editorial等article types仅作为分子计数1次,而不作为分母纳入计算。
下面简单介绍下具体操作过程:首先进入Web of Science主页,如图9。
以“Journal of Cancer”为例(截图时间是2016.01.26,当时计算的2015年的影响因子),在复选框中选择“出版物名称”,在检索框中输入“Journal of Cancer”,单击检索,如图10。
文献类型选择article和review,出版年选择2013和2014(当时是估算2015年 的IF),之后再在右上角选择“创建引文报告”,即可得到图11。
从图11可以看出,2013和2014年,该期刊共发表论文169篇(articles和reviews),在2015年被引用次数共计568次。即时IF=568/169=3.361分(2016年1月26日),与往年同期(约3.0分)比较,高出0.3分,综合计算约:3.36+0.3=3.65分,而最后官方公布的IF值3.607分。
后记:记得2016年6月中旬,官方新IF值公布的时候,作为Medicine审稿人,在官方IF值公布不到一个月的时间,先后收到不下于4篇文章的撤稿通知,其中不乏某些院士课题组的文章。究其原因,Medicine在2014年的IF值高达5.7,而2015年的IF值剧降为1.2(首次公布,后因官方统计有误,在8月份重新核算为2.123,这个结果与我最原始的预测基本一致2.0±0.2,具体见微信公众号北钙说在2016年6月7日发的文章),而很多学生毕业则需要一篇3分或5分以上的文章。投稿之前这么高,审稿、修回、接收后的他们,面对这个结果当然难以忍受,不得不冒着被期刊拉黑的风险而撤稿。若是他们课题组内有人懂得预测SCI影响因子的走势,或许这一圈折腾真心可以避免。
记得2016年2月份、3月份和4月份的时候,有多个朋友或同学在知道我是该期刊的审稿人之后,私下电话咨询我这个期刊的投稿事宜和注意事项,我说如果你有一篇发5分实力的文章,建议换个杂志,这个期刊今年会掉到2~3分。出于对我的信任,他们没有投这个期刊,避免了这种因为IF值剧变带来的撤稿尴尬。其实,这不仅是尴尬,更是一场时间的浪费。一篇文章,从写完到格式修改到投稿到修回,绝对是一个不小的工作量。若能适当懂一些技巧,定会减少很多弯路。