Индекс цитирования научных статей

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Наукометрия
Индексы:
Хирша
Кардашьян
РИНЦ
g-индекс
i-индекс
CiteScore
Агрегаторы:
- Scopus
- Web of Science (WoS)
- Google Scholar
- Microsoft Academic
- PubMed
- Semantic Scholar
- eLibrary.Ru
- ИСТИНА МГУ
Термины:
Индекс цитирования (ИЦ)
Импакт-фактор (ИФ)
Инфометрия
Библиометрия
Гиперавторство
ResearcherID
Рецензирование
DOI
Прочее:
- Научные журналы
- Открытый доступ
- Хищнические журналы
- Список Билла
- Плата за публикацию
Наукометрия

Индекс цитирования научных статей (ИЦ), англ. Science Citation Index — реферативная база данных научных публикаций, индексирующая ссылки, указанные в пристатейных списках этих публикаций и предоставляющая количественные показатели этих ссылок (такие как суммарный объём цитирования, индекс Хирша и др.).

Первый индекс цитирования был связан с юридическими ссылками и датируется 1873 годом (Shepard’s Citations). В 1960 году Институт научной информации (ISI), основанный Юджином Гарфилдом, ввёл первый индекс цитирования для статей, опубликованных в научных журналах, положив начало такому ИЦ, как «Science Citation Index (SCI)», и затем включив в него индексы цитирования по общественным наукам («Social Sciences Citation Index», SSCI) и искусствам («Arts and Humanities Citation Index», AHCI). Начиная с 2006 года появились и другие источники подобных данных, например Google Scholar. Данный ИЦ выпускается в ограниченном варианте на CD, а полностью представлен в онлайн-проекте Web of Science.

С 2005 года в Научной электронной библиотеке (НЭБ, eLIBRARY.RU) создаётся «Российский индекс научного цитирования» (РИНЦ)[1]. Цель проекта заключается в создании отечественной библиографической базы данных по научной периодике.

Индекс цитирования является одним из самых распространенных наукометрических показателей и применяется (для формальной оценки) в научных и бюрократических кругах многих стран. Альтернативами индексу цитирования являются экспертная оценка и оценка по импакт-фактору научных журналов.

Индекс цитирования подвергается критике как статистически недостоверный показатель, зависящий от области знаний (у биологов и медиков больше, чем у физиков, а у физиков, соответственно, больше, чем у математиков), от суммарного количества специалистов по тому или иному разделу науки, от текущей популярности исследования (в «горячих» областях работы цитируются лучше, чем пионерские или выходящие за рамки текущей ситуации в науке), от географии журнальных публикаций, возраста исследователя, от возможной «накрутки», как «обезличенный» показатель и т. д.[2][3][4]

В русском языке распространена особая интерпретация понятия «Индекс цитирования», подразумевающая под ним показатель, указывающий на значимость данной статьи и вычисляющийся на основе последующих публикаций, ссылающихся на данную работу.

Методы анализа цитирования относят к более общей группе методов анализа документопотока[5].

Академик Е. Д. Свердлов в 2018 году считал, что библиометрия — плохой инструмент оценки работы учёного, так как «статья может хорошо цитироваться потому, что она ошибочна»[6].

Кроме того, существуют небольшие группы учёных, активно использующие самоцитирование[7]. В настоящее время лидерами по самоцитированию являются российские и украинские учёные[7].

Примечания

[править | править код]
  1. Писляков В. В. Наукометрические методы и практики, рекомендуемые к применению в работе с российским индексом научного цитирования Архивная копия от 25 мая 2006 на Wayback Machine// Отчёт о научно-исследовательской работе (промежуточный) по теме «Разработка системы статистического анализа российской науки на основе данных российского индекса цитирования». — М., 2005.
  2. Геннадий Месяц: «Индекс цитирования не всегда объективно отражает заслуги учёного» Архивная копия от 18 февраля 2014 на Wayback Machine
  3. В. В. Козлов и Н. В. Мотрошилова Об индексе цитирования Архивная копия от 4 марта 2016 на Wayback Machine
  4. Чтобы индексы цитирования сработали. Дата обращения: 2 июня 2012. Архивировано 29 июня 2012 года.
  5. Редькина Н. С. Модель многоуровневого изучения результативности научных исследований Архивная копия от 23 мая 2011 на Wayback Machine// VII Всероссийская конференция молодых учёных по математическому моделированию и информационным технологиям (с участием иностранных ученых). 1-3 ноября 2006 года, Красноярск, Россия
  6. Свердлов Е. Д. «Статья может хорошо цитироваться потому, что она ошибочна». Почему научную работу нельзя оценивать по ее цитированию Архивная копия от 1 октября 2018 на Wayback Machine // Индикатор.ру. 7 февраля 2018.
  7. 1 2 «Опубликована база учёных, которые активно цитируют сами себя. Украина и Россия в лидерах» Архивная копия от 21 августа 2019 на Wayback Machine // на базе перевода из PLoS Biology

Литература

[править | править код]