常见问答

1. ESI数据库中是如何进行学科分类的？以及多学科（Multidisciplinary）期刊的分类依据是什么？

    在ESI中会根据期刊的“目标和范围”将期刊归并到22个学科中，每一种期刊都仅被划分 到一个学科中，并且该期刊中发表的所有论文也同样被分配到该ESI学科。对于像Nature、Science等综合性的期刊除了会被划分到多学科（Multidisciplinary），还会再进行文章层级的二次分类。二次分类的方法是针对ESI多学科的期刊，会统计文章中的参考文献期刊的ESI学科，参考文献占最多数的学科就是这篇多学科期刊文章的最终学科属性，比如Science期刊上发表的一篇文章文后的参考文献主要来自化学学科，那么Science上的这篇文章也会归类到化学学科。若无法分出高低，那么这篇文章将保留在ESI多学科中。    

    有关于22个ESI学科的描述，您可以通过ESI在线帮助文档页面进行详细了解；您也可以在该页面下载ESI期刊列表来确认哪些期刊被划分为多学科。

2. 在Web of Science核心合集中查看到的被引次数超过ESI高被引论文阈值，为何该篇文章还不是高被引论文？

    由于ESI和Web of Science的数据范围和更新频率不一样，所以在Web of Science数据库中查看到的被引次数达到当期ESI高被引论文阈值的论文不一定就是高被引论文。 您可以请参考以下步骤，核对文章在ESI数据库中计算的被引情况：

    1）明确当前ESI数据范围：ESI数据每两个月更新一次，当期数据的范围在帮助文档中有详细解释。例如2022年5月更新的ESI数据集包含被SCIE和SSCI收录的出版日期为2012年1月1日-2021年2月28日的Article和Review类型文章，引用数据包括在此期间出版的被SCIE, SSCI或者AHCI收录的任何文献类型的文章的引用次数。

    2）了解欲查询文章所在的ESI学科：访问ESI帮助页面，下载最新的期刊列表，按照期刊名或者ISSN号码来确定文章所在期刊对应的ESI学科。

    3） 获取该学科ESI高被引论文的被引频次阈值：点击ESI数据库中的Citation Thresholds模块下的Highly Cited Thresholds，查看自己文章所在ESI学科同年的高被引论文阈值。例如，在2022年5月更新的ESI数据集中，2020年发表的ESI分子生物和遗传学科文章需要达到76次引用才被选为高被引论文。

    4）在Web of Science数据库中模拟ESI引文统计的数据范围：访问Web of Science数据库，检索该文章，点击被引频次的超链接，进入施引文献列表页面；在施引文献页面，点击左侧精炼检索结果的最后一项“Web of Science索引”，勾选来自于SCIE, SSCI, AHCI收录文章的引用进行精炼。精炼之后，在施引文献列表中按照“日期：降序”排列，排除出版日期在本期ESI数据范围外的文章，例如因为2022年5月更新的ESI数据集收录的数据范围是截止到2022年2月28日的文章，所以要排除该时间之后的施引文献。请注意若文章同时有在线发表日期和正式出版日期，则以在线发表日期为准进行排除。

    5）所以在ESI数据库中，这篇文章的实际被引次数为94-20=74次，并没有达到该学科该发表年的高被引论文阈值76次。    

    由于ESI技术团队需要先从Web of Science 采集数据再进行各项排名统计，所以存在原本符合ESI收录范围的文章会因为某些原因而无法计算到当期ESI数据的情况，比如在当期ESI数据截止之后入库的文章或者是完成数据修改的文章。

3. 为什么ESI数据库中的学科数据与InCites B & A数据库中对应的ESI数据不一致？

    ESI和InCites B & A数据库在更新频率，数据覆盖范围，引用统计来源等方面存在差异，导致数据会出现不一致的情况。InCites B & A数据库的数据和引用数据默认来源于1980年至今的Web of Science 核心合集的八大引文数据库（在数据集下方可选择是否勾选ESCI论文），并且不限文献类型，每月更新一次。而ESI数据库的数据来源于Web of Science 核心合集SCIE, SSCI两个引文库中近十年的Article和Review类型的论文，引用次数来源于被SCIE, SSCI和AHCI三个引文数据库中文章的引用，且ESI数据库每两个月更新一次。所以在InCites B & A中只能尽可能的通过模拟ESI的数据范围和条件对ESI学科数据进行多维度分析。

4. ESI研究前沿 (Research Fronts) 是如何产生的，有何用途？

    ESI研究前沿是通过共被引原理生成的，共被引是一种文献耦合形式。研究前沿的具体 生成过程为对近六年内的高被引论文进行聚类分析，并且以高被引论文之间的相关性为基础，相关性的确定是以两篇高被引论文的共被引次数为依据。当高被引论文之间的两两相关性（即共被引次数）超过某个设定的门槛值时，这些论文就被会被放在同一个聚类中，再提取各聚类的高被引论文标题中的主要关键词从而产生相应主题下的一组研究前沿。在每个前沿中， 核心论文数及其总被引频次共同表征该研究前沿的规模大小；核心论文集的整体被引频次反映该研究前沿的研究热度高低；核心论文平均出版年表现该研究前沿的发展速度和变迁方向；由核心论文内频繁出现的关键词或标题术语所构成的研究前沿名称，则代表了该研究前沿的主题内容和专题焦点。ESI研究前沿会随着ESI数据库进行每两个月更新，是不断演变和动态发展的。

5. 如何解读ESI数据库中的Citation Thresholds 模块？

    Citation Threshold分为ESI Thresholds、Highly Cited Thresholds、Hot Paper Thresholds。

1) ESI Thresholds提供了22个学科进入前1%作者、前1%机构、前50%国家和前50%期刊的引用阈值，该阈值会随着每两个月ESI的更新而更新。

2) Highly Cited Thresholds即高被引论文阈值，提供了过去十年间各学科发表的论文要达到同学科全球前1%的最低被引用次数。

3) Hot Paper Thresholds即热点论文的阈值，提供了各学科近2年内发表的论文且在近2个月内被引次数排在相应学科领域全球前1‰文章的最低引用次数。

6. 如何解读ESI数据库中的Field Baselines模块？

    ESI数据库中的Field Baselines模块分为Citation Rates、Percentiles、和Field Rankings。

1) Citation Rates即引用率，是指ESI 22个学科和学科总和(All Fields)在不同年份发表的论文的篇均被引用的次数。

2) Percentiles即百分位数，可以分别看到22个ESI学科和学科总和(All Fields)在不同年份发表的文章要进入相应学科全球前0.01%、0.1%、1%、10%、20%和50%所至少需要达到的被引用次数。

3) Field Rankings即学科排名，提供了近十年22个ESI学科各学科总论文数、总被引用次数、篇均被引用次数以及高被引论文数。

7. 如何解读ESI数据库中的Citation Trends (引用趋势图)？

    在ESI数据库中的Citation Trends可以看到具体机构、期刊、学科等实体各项指标的5年趋势图，指标包括该实体的论文总量、总引用数、篇均引用数、高被引论文数、高被引论文总被引用数以及每篇高被引论文的平均被引用数。

8. ESI数据库对于文章（Early Access、没有明确出版日期的）出版日期是如何划分的？

1) 对于有出版日期也有Early Access在线发表日期的文章，ESI会按照在线发表的日期统计文章的出版日期。

2) 对于没有明确出版日期的文章，ESI在计算出版日期时会采取以下方式进行计算：① 仅有出版年，ESI会将文章的出版日期默认为是1月1日。例如IEEE Access的文章会被默认为是每年的1月1日发表的。② 出版日期标注为季度，会取这个季度最早的月份作为出版月份。例如出版日期标注为 APR-JUN 2020的文章，ESI会将其出版日期统计为2020年4月，出版日期标注为Fall 2020的文章，ESI会将其统计为2020年7月发表的文章。

9. ESI帮助文档中的期刊目录包含哪些期刊？

    用户可以从ESI在线帮助页面下载到最新的ESI分类期刊目录，该列表中仅包含目前仍在被SCIE或者SSCI收录的期刊，不包括已经被剔除，对于有过更名的期刊，不会列出更名之前的期刊名。但是如果这些被剔除收录或者更名的期刊在ESI的统计范围内有发表文章，那么这些文章都会纳入到ESI各项指标的计算范围内。例如，ESI会按照22个学科，统计期刊近10年的总被引次数，并显示被引次数最高的前50%的期刊，在这个排名中，可能会看到被剔除的，或者更名前的期刊。

10. 研究前沿的所属学科是如何确定的？

    ESI研究前沿的学科是根据其核心论文占比最多的学科而确定的，如果第一或者第二多的学科核心论文数相同，那么这一组研究前沿将会归属于多个ESI学科。

1. InCites平台中前1%的论文和ESI高被引论文有什么区别？

    首先，在计算方法上，InCites平台中前1%的论文是将论文放在同出版年、同学科领域、同文献类型范围内进行按照论文被引频次进行降序排列，排在前1%的论文即为前1%论文。而ESI高被引论文是将近十年发表的同出版年、同学科领域的所有Article和Review类型论文按照被引频次降序排列，排在前1%的论文称之为ESI高被引论文。

    其次，在统计的引用数据范围上，InCites前1%的论文是以论文被Web of Science核心合集的引用次数作为数据源，进行的百分位计算；而ESI高被引论文是以论文被Web of Science核心合集中的3个子库（SCIE, SSCI, AHCI）在近十年间的引用次数作为数据源，进行的百分位计算。

    最后，在数据更新频率上，InCites数据库是每个月更新一次，而ESI数据库是每两个月更新一次。当前InCites数据库中的数据范围，可以参考InCites数据库分析页面左侧“筛选条件-出版年”下方或导出文档中最后一行中标注的日期；当前ESI数据库中的数据范围，可以参考帮助页面的介绍。

2. InCites B&A数据库中的“JIF期刊中的论文”和“Q1/2/3/4期刊中的论文”指标是如何统计的？

    InCites B&A中的 “JIF 期刊中的论文” 和  "Q1/2/3/4 期刊中的论文" 指标，统计的是论文发表年该期刊是否有影响因子，以及表现最佳的分区信息（例如一本期刊有多个学科，属于Q2，Q3两个分区，则取Q2），而非最新一版JCR中的数据。这同时导致，最近一到两年出版的论文，暂时无法统计在InCites B&A的“JIF 期刊中的论文”和"Q1/2/3/4 期刊中的论文" 指标中。假如当前是2022年7月，最新一版是2021 JCR数据，那么2022年出版的所有论文都不在这些指标的统计范围内。

3. 为什么从Web of Science核心合集导入到InCites B&A数据集中的记录数会变少？

首先，由于Web of Science数据库和InCites B&A数据库收录的数据范围以及更新频率 的差异，会导致部分Web of Science核心合集数据库中的记录没办法导入InCites B&A数据库中因而出现导入的记录数减少的情况。关于各数据库收录的数据范围与频率见如下表：

其次，在InCites中选择不同的分析主体，呈现的论文数量也会不同，比如在“机构”分析 模块下，对于没有“所属机构”字段的文章不会被显示出来，即没有做过机构归并的文章不会被显示出来。

4. 学科领域百分位是如何计算的？

    论文的学科领域百分位是将该论文的被引次数按与其具有同出版年、同学科领域、同文献类型的论文的被引频次平均值进行“规范化”，并将该值转换为百分位数。由于引文分布是严重偏斜的，百分位提供了一种很好的集中趋势度量手段。如果一篇论文的百分位值为90，则同学科领域、同出版年、同文献类型中90%的论文的引文数都低于该论文，也意味着该论文位于引用率最高的前10%之列。

5. 对于某特定Web of Science学科，为什么InCites B&A中的论文数比Web of Science核心合集中多？

    在Web of Science核心合集中，每一本期刊都被分配到固定的一个或多个Web of Science学科，期刊中的所有论文在Web of Science核心合集数据库中的学科类别由期刊决定，例如，期刊PloS One属于Multidisciplinary Sciences学科，那么该期刊中的所有论文在Web of Science核心合集中都只属于Multidisciplinary Sciences这个学科。 而在InCites B&A数据库中，对于Multidisciplinary Sciences和Medicine, General and Internal学科类别下的期刊，其期刊中所有的论文都会进行二次分类，系统会根据该期刊中每篇论文文后参考文献的Web of Science学科权重来决定这篇论文属于哪个Web of Science学科类别。例如期刊Plos One的论文在InCites B&A数据库中会属于多个Web of Science学科。因此，在InCites B&A数据库中，以Biology学科为例，既有Biology学科中期刊的论文，还有来自Multidisciplinary Sciences或Medicine, General and Internal等学科中的期刊二次分类过后的论文。所以总体来看，在InCites B&A中Biology学科的论文数会比Web of Science核心合集中的多。

6. Citation topics对完善现有学科分类体系有何意义？

    当前主要的学科分类方式包括：1）基于期刊的分类，如Web of Science学科，采用引文分析与专家判断相结合的方式来定义学科，是领域和子领域的合理近似分类。2）基于信息检索的分类，这种方法需要主题方面的专业知识，很少有人同时具备检索和学科专长，因而难以创建这样的自定义集合，较少使用。3）基于算法的分类，这种方法使用论文之间的关系而非期刊分组来定义结构和领域，通常采用分级架构，这是一种自下而上的分类方法。Citation topics作为一种新的自下而上的分类方法，是对现有学科分类方法的有益补充，同时也可以充分发挥文章级别算法分类的潜在优势：可以更准确地表述微聚类或专业方向；可以增强内容的同质性；以及可以改进引文规范化。

7. 在InCites B&A中的“国际合作论文”是如何界定的？

    InCites B&A数据库中的“国际合作论文(International Collaboration)”指标会统计含一位或多位国际共同作者的论文数。需要注意的是，国际合作论文统计时不包括中国大陆机构和香港、澳门合作但没有其他国外机构的论文，例如入藏号为WOS:000232094400006的文章不属于国际合作论文。此外，国际合作论文也不包括文章中只有一位作者，但是存在多个所属机构的论文，例如入藏号为WOS:000326807900009的文章。

8. 在InCites B&A为什么会出现全球基准值的学科规范化的引文影响力CNCI值不为1的情况？

    一篇论文的学科规范化的引文影响力(CNCI)是通过其实际被引次数除以同文献类型、同 出版年、同学科领域文章的平均被引次数而获得的。一组论文的CNCI值，例如某个人、某个机构或国家的CNCI值是该组论文中每篇论文CNCI值的平均值。需要注意的是，当一篇论文被划归至多个学科领域时，其CNCI值为其在各个学科领域CNCI值的平均值。     所以在InCites B&A数据库中进行分析时，如果采用的学科分类体系为一篇文章只对应于一个学科领域，比如ESI学科分类体系、Citation Topics以及Sustainable Development Goals (SDGs)，在这种情况下，全球基准值的CNCI值为1。而如果采用一篇文章会有可能会被分配到多个学科的学科分类体系，比如Web of Science学科分类、教育部一级学科分类以及Shanghai GRAS分类，则全球基准值的CNCI值不会为1。

9. 如何查询特定文章的CNCI值？

    如果想要查询来自某一主体（比如某机构、研究人员、区域、研究方向等）的每篇论文 的CNCI值，可以在InCites B&A数据库中选择相应的分析主体，设置好相应的筛选条件（比如出版年、所属机构、学科分类体系等）以及添加好相应的指标（需添加Web of Science论文数），点击右侧数据表中的“Web of Science论文数”指标下方绿色超链接数字可以直接查看到具体的论文列表，可以看到每篇论文的各项指标包括学科规范化的引文影响力CNCI值。 当想要查询某些特定的文章的CNCI值时，可以通过在Web of Science核心合集数据库 中检索特定的文章，然后以数据集的方式导入到InCites B&A中进行类似的操作，即可获取这些文章的CNCI值。

1. 为什么有的期刊没有影响因子？

    首先，只有被Science Citation Index Expanded（SCIE）或Social Sciences Citation Index（SSCI）收录的期刊才会有影响因子。

    其次，如果确认某本期刊当前已经被SCIE或者SSCI所收录，但是仍然没有影响因子，那可能存在以下几种情况:

    1) 由于该期刊自引或互引率比较高，而被列入负面观察名单。引用情况的异常会导致这些期刊的影响因子无法反映其真实的学术水平，且如果计算其分类排名，也会影响其他期刊的名次及分区。所以Journal Citation Reports（JCR）不公布被列入负面观察名单的期刊的影响因子，完整的期刊名单列表及其信息详见JCR在线帮助页面.

    2) 该期刊在影响因子统计年没有Article或者Review类型的论文，所以无法计算其影响因子。例如，期刊2020年影响因子计算公式如下：

    2020 JIF=2018年和2019年的论文在2020年被引用的次数/2018年和2019年发表的论文（Article）和综述（Review）文献总数. 若该期刊在2018年和2019年都没有出版过任何Article和Review的论文，分母位置为0，则就无法计算其影响因子。   

    3) 若该期刊还没有被SCIE或者SSCI收录到完整三年的数据，那么也无法计算其影响因子。例如，某期刊是从2019年第5卷第1期开始收录，在计算2020年影响因子时，我们需要2018和2019年的文献在2020年被引用的次数，虽然已知2018年在数据库中的论文数及其在2020年的被引用次数为0，但由于没有完整的2019年的数据，所以无法统计其影响因子。如果SCIE或SSCI数据库是从2019年第1卷第1期开始收录（即起始卷），那么在计算2020年影响因子时，由于已知2018年收录的论文数及其在2020年的被引频次均为0，以及完整的2019年的论文数及其在2020年的被引频次，根据以上公式，我们可以统计出该期刊的影响因子。此外，如果某期刊在2019年起始卷出版之前进行过更名，那么同样，在计算2020年影响因子时，新刊名会获得首个影响因子，因为我们已知新刊名在2018年的论文为0。     

    4) 若某期刊是在JCR影响因子发布年（如2020年期刊影响因子于2021年6月发布）被SCIE/SSCI收录的，即使我们回溯加工了其之前发表的论文，按照规定这本期刊也要等到下一年才有可能获得首个影响因子。

2. 被JCR列入负面观察名单（镇压）和直接剔除期刊的区别是什么？

    当期刊的引用情况异常，比如自引或者互引率比较高，期刊的影响因子无法反映其真实的学术水平。而且若按照影响因子计算其排名，也会影响与其同学科其他期刊的名次及分区情况。所以每年JCR发布最新数据时，会暂时不公布这类期刊的影响因子，也就是常说的被列入负面观察名单或者被镇压的期刊。被镇压的时限只有一年，第二年将重新计算其引用情况。完整的列表请详见JCR的在线帮助页面。 此外需要注意的是，被JCR镇压的期刊只是没有最新的影响因子，并不是说其出版的文章不再继续被SCIE/SSCI收录。而被剔除，指的就是这本期刊新发表的文章不再被SCIE/SSCI收录了。

3. 为什么在JCR 2020的计算中，改变对Early Access文章的统计规则？

    在“Early Access”愈发盛行的今天，越来越多的期刊在将文章正式收录到预定的卷/期之前都会先行在线发表。在线发表有助于更迅速地发现和分析学术内容。自2017年以来，科睿唯安一直与期刊出版机构共同扩展期刊内容索引，将在线发表文章纳入Web of Science 核心合集和 InCites数据库中。在2021年度的《期刊引证报告》（Journal Citation Reports，简称JCR）中，我们正式引入在线发表内容，以便更准确地反映快速在线发表的动态引用环境。

4. JCR的数据采集时间是什么时候？

    JCR的原始数据来自Web of Science核心合集数据库，数据采集工作通常开始于JCR正 式发布的前几个月（当年的3月份前后）。产品团队会利用这段时间进行数据分析、以及相关的计算，以便最终生成如影响因子，施引期刊和被引半衰期等相关信息。例如，对于2021年的JCR数据（2022年6月份发布），数据采集工作开始于2022年3月1日，对于2021年发表的文章，只有在2022年3月1日之前被Web of Science核心合集收录的文章才会对2021年JCR的指标计算产生贡献。那些在2022年3月1日之后才被Web of Science核心合集收录的文章会被用来计算10月份JCR更新版的相关指标，不过这也取决于这些文章是否能在JCR更新版数据采集时间8月中旬之前被Web of Science核心合集收录。

5. 期刊的副刊和特刊中中的文章是否在影响因子的计算范围内？

    通常期刊副刊和特刊中的文章也包含重要的学术研究成果，等同于期刊常规栏目的论文。 因此也在JCR发文量和被引频次的统计范围内。 发表在期刊副刊和特刊中文献类型为Article或者Review的文章，都会计算到影响因子的分母中。发表在副刊中的所有会议摘要文章通常会被加工为一条记录，起到公布其学术成果的作用。若这条记录的文献类型为Article，那么同样它也会被计算到影响因子的分母中。影响因子的分子会以期刊为一个整体，计算其获得的总引用次数。只要在参考文献中明确标注了期刊名和发表年，就会计算到该期刊的总被引次数中。这个计算有别于文章层面的被引频次统计，也就是说即使文章之间的引用关系没有成功建立，也不会影响期刊总被引次数的计算。

6. 如何在JCR数据库中下载各个Web of Science分类的期刊列表？

    若您需要从JCR中导出各个Web of Science学科的期刊排名及其相应指标数据，可按 照以下步骤操作：

    1) 进入JCR主页之后，点击“Browse Journals”进入到浏览期刊模块，点击左侧“Filter”添 加筛选条件，在“Categories”中选择需要查询的Web of Science类别，点击底部的“Apply”即可查看到该学科的所有期刊列表。

    2) 获得该学科的期刊列表之后，点击右上角“Customize”按钮添加期刊的各项指标，包 括总引用次数、最新的期刊影响因子及其分区、5年期刊影响因子、JCI、被引半衰期等指标，完成后点击“Apply”，即可看到该学科期刊的相应指标数据。

    3) 点击右上角的“Export”即可将该列表进行下载导出。

7. JCR数据库中的Source Data是什么意思？

    在期刊详情页面提供了Source Data的详细数据，该部分内容给出了期刊在JCR年（比 如2022年6月份发布的是2021年JCR数据，那么2021年就是JCR年）的Citable items的数量，即文献类型为Article（研究型论文）和Review（综述型论文）；并且在Source Data部分也给出了这些Article和Review所引用的参考文献的数量。点击“Combined (C)”下方的数字可以看到JCR年的所有Article和Review的论文列表，JCR的Article和Review论文总数即是用于计算该期刊立即指数分母的文章数量。

    此外，符合以下标准的文章会被归为Review的文献类型：1) 引用了超过100条文献 ; 2) 在Review 类的期刊发表或者发表于期刊的Review专辑; 3) 文章的标题中出现了Review或者Overview; 4) 文章的摘要中描述本文为Review或者Survey

8. JCR的“Categories”模块中“Categories by Group”是什么意思？

    为了便于用户能够快速且全面的找到所需的内容，JCR在“Categories by groups”模块将 254个Web of Science学科类别定性地归属到21个广泛的学科分组。点击展开每个分组可以了解到哪些Web of Science学科类别被分配到该分组当中以及关于该分组的介绍，点击“Number of categories”下方的See all可以直接查看到该分组下面所有的期刊列表及其相应的期刊指标数据。 此外，在“Categories”模块也可以切换成浏览所有的254个Web of Science学科类别的期刊列表。

9. JCR期刊分区是如何确定的，与中科院分区有什么区别？

    JCR分区与中科院分区在分区指标、分区结果、期刊范畴等方面均有差异，具体说明如下：

    JCR分区：JCR会将所有SCIE和SSCI收录的期刊按照影响因子在各自Web of Science类别下由大到小进行降序排列，根据每一种期刊所在的排名除以该学科下期刊总数来确定分区。2022年发布的最新JCR分区数据，共覆盖9509种SCIE期刊，3511种SSCI期刊。排在前25%的期刊位于Q1区间，排在25%-50%为Q2区间，50%-75%为Q3区间，75%之后的为Q4区间，不采用四舍五入的计算方法。

Q1: 0% < 排名/该学科期刊总数 ≤ 25%

Q2: 25% < 排名/该学科期刊总数 ≤ 50%

Q3: 50% < 排名/该学科期刊总数 ≤ 75%

Q4: 75% < 排名/该学科期刊总数

    中科院分区具体说明如下:

更多有关中科院分区的信息,推荐浏览相应的官方网站https://www.fenqubiao.com/.

10. JCR中的Citable items是什么意思？

    Citable items（可引用论文量）代表某特定期刊当年发表的文献类型为Article和 Review文章总数。