聽說大家最近都忙著預測 2018 SCI 最新影響因子，可很多人卻無從下手，不知該怎么計算。

    不用擔心，小編專門為大家準備了幾個經典方法，還不快試試？

    1 開放型方法

    1.  打開 Web of science 檢索主頁，數據庫選擇 WOS 核心集，輸入雜志名稱，以 Nature 為例。時間限定在 2015 年 - 2016 年，下方的更多設置勾選 SCIE。

    2.  在檢索結果中，找到左方的「文獻類型」，然后選擇「更多選項/分類」。

    3.  查看 Nature 在 2015-2016 年間發表的所有類型的文獻，計算論著（Article）和綜述（Review）文章的總數。不做勾選，返回上一頁面。

    4.  在頁面右上方，選擇「創建引文報告」，查看引用次數的詳細數據。

    5.  下拉最新頁面，查看 2017 下方對應的數字，即為 2015-2016 年間 Nature 發表的所有文章，在 2017 年被引用的總數次，為 72757 次。

    6.  預測影響因子 IF =（ 2017 年被引用的總數次）/（ 2015-2016 年間發表的論著和綜述文章總數），即  72757 /（1702+82）= 40.78。

    2 保守型方法

    1.  與方法一的前兩步相同。第三步則需要勾選論著（Article）和綜述（Review），然后「精煉」。

    2.  「精煉」后，發現檢索結果只剩下論著和綜述，共 1784 篇。然后，選擇「創建引文報告」。

    3.  下拉最新頁面，查看 2017 下方對應的數字，即為 2015-2016 年間 Nature 發表的論著和綜述文章總數，在 2017 年被引用的總數次，為 66721 次。

    4.  預測影響因子 IF =（ 2017 年論著和綜述文章被引用的總數次）/（ 2015-2016 年間發表的論著和綜述文章總數），即 66721 /（ 1702 + 82 ）= 37.40。

    3 分合型方法

    掌握了上述方法，就可以自助預測影響因子了。但碰到兩年累計文章上萬的雜志，又不會了？

    別急，也很簡單的。

    1.  以 2015-2016 年累計發文量破萬的《BLOOD》雜志為例。

    2.  記錄下2015-2016年《BLOOD》雜志發表的論著和綜述文章總數：1177+173=1350 篇。

    3.  先「精煉」出 2015 年的所有文章，查看引文報告。可以看到，2015 年所有文章在 2017 年的總被引次數為 9475 次。

    4.  同樣的方法，得出 2016 年所有文章在 2017 年的總被引次數為 8538 次。

    5.  計算出 2015 年和 2016 年的所有文章，在 2017 年被引的總次數：9475 + 8538 = 18013 次。

    6.  最終得到《BLOOD》雜志的預測影響因子：18013 次 / 1350 篇= 13.34。

    有的童鞋喜歡玩高難度的，比如預測 Plos One、Scientific Reports 這類旗艦雜志的影響因子，但左顧右盼，就是不知道該怎么做。

    其實呀，可以參照《BLOOD》的計算方法，學會靈活運用「精煉」這個按鈕，計算原理上大同小異的。

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責任編輯：王元

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