(注：本来只是想简短解释一下什麽是 JCR...) Journal Citation Reports (JCR) 是 Thomson Reuters 每年 6 月左右， 公布被其收录於 Science Citation Index (SCI) 和 Social Sciences Citation Index (SSCI) 中期刊的 Impact Factor (IF)。 什麽是 IF？举例来说，一个期刊在 2014-2015 年度有 10 篇文章，共被引用了 100 次，则该期刊 IF 为 10。只用最近两年的资料，据说是因为发明人 Eugene Garfield 详细分析过，发现这个时间带是最稳定的。不过当然也引起有人说这 是鼓励期刊炒短线，只发一些热门领域的文章。 基本上，期刊 IF 越高，是越好。像 CNS，都在 30-40 左右。当然发在高 IF 的期刊是一种认可。 但是是否使用 IF 作为研究人员表现的评比指标有非常多的争议。 比方说 PNAS 的总编辑 Verma 2015 年就写了一篇叫 Impact, not impact factor ，来指出只看 IF 的逻辑谬误。 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26080449 再前些年，Science 的总编辑 Alberts 也写了一篇 Impact factor distortions， 评击学界一些扭曲的现象。 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23687012 这些反思，起始於 2012 年底在旧金山开的美国细胞学年会，知名的科学家共同 发表了「旧金山研究评监宣言」 San Francisco Declaration on Research Assessment (DORA)，提出了一些改正学界歪风的建言。 其中详细内容可以上学会的网站看看 http://www.ascb.org/dora/ 总之，IF 最初的用意是用来帮助图书馆决定怎麽买期刊，并不是要评价个人。 基本上，期刊 IF 高低代表了期刊的水平 (不是绝对)，但不绝对代表发在上面 的人的研究水平。 这种讨论有很多，最着名的应该是 Hirsch 於 2005 年发在 PNAS 上面的一篇： An index to quantify an individual's scientific research output http://www.pnas.org/content/102/46/16569 他是个物理学家，简单来说，他分析了物理领域里面，厉害大头的 h-index， 然後发现了一些规律。 h-index 就是一个人他发表的文章里面，有几篇至少被引用几次。如果 h-index 是 10，那代表这个人他有 10 篇文章被引用了至少 10 次。 这个方法不去算期刊的文章平均 (也就是 IF)，而是改算个人的「质」与「量」。 後来 Acuna 等人 (2012) 更计算了神经科学领域里面的人的生涯 h-index 成长趋势，进而发现了一个公式。 本文：Future impact: Predicting scientific success http://www.nature.com/nature/journal/v489/n7415/full/489201a.html 他们更附上了一个计算器可以预测你将来的 h-index： http://klab.smpp.northwestern.edu/h-index.html 不过这种方法没有考虑到作者贡献度，只要挂名就算，也不管第一作者还是， 只是随便挂的。所以基本上争议还是很多。最近有蛮多更详细更公平的算法， 对期刊、作者排序、领域加权之类的，不过太复杂了，并不被广泛接受。 关於 h-index 我甚至看过有些学校的升等写明需要几点，也看过一些部落格 透露出内线消息。 h-index 最低门槛： (假设大部分都是自己的文章，第一或是通讯，不是那种乱挂的) 助理教授 >= 10 副教授 >= 20 教授 >= 40 我发现其实还蛮准的，就生物学领域来说。不信的话可以自己上 Google Scholar 玩玩看。有例外我们可以再来讨论。 就申请助理教授来说，因为没有通讯可挂，所以 5-6 篇自己一作加上 5-6 篇挂名， 才有办法上到 10 点。可以给各位作为策略参考。 PS. 本来想直接贴 IF 的，结果打太多，只好自立标题了，IF 下一篇再贴上。 --

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