Войти
Показатели на уровне автора - это показатели цитирования, которые измеряют библиометрическое влияние отдельных авторов, исследователей, ученых и ученых. Было разработано множество показателей, которые учитывают разное количество факторов (от учета только общего количества цитирований до анализа их распределения по статьям или журналам с использованием статистических или теоретико-графических принципов.).
Основная мотивация для этих количественных сравнений между исследователями - это распределение ресурсов (например, финансирование, академические назначения). Однако в академическом сообществе по-прежнему возникают разногласия относительно того, насколько хорошо показатели на уровне автора достигают этой цели.
Показатели на уровне автора отличаются от показателей на уровне журнала, которые пытаются измерить библиометрическое влияние академических журналов, а не отдельных лиц. Однако показатели, изначально разработанные для академических журналов, могут быть представлены на уровне исследователя, например, собственный фактор на уровне автора и импакт-фактор автора.
Формально, если f - это функция, которая соответствует количеству цитирований для каждой публикации, мы вычисляем h-индекс следующим образом. Сначала мы упорядочиваем значения f от наибольшего до наименьшего. Затем мы ищем последнюю позицию, в которой f больше или равно позиции (мы называем эту позицию h). Например, если у нас есть исследователь с 5 публикациями A, B, C, D и E с 10, 8, 5, 4 и 3 цитированием, соответственно, индекс Хирша равен 4, потому что 4-я публикация имеет 4 цитирований, а в 5-м только 3. Напротив, если одни и те же публикации имеют 25, 8, 5, 3 и 3 цитирования, то индекс равен 3, потому что четвертая статья имеет только 3 цитирования.
Eigenfactor на уровне автора - это версия Eigenfactor для отдельных авторов. Eigenfactor рассматривает авторов как узлы в сети цитирований. Оценка автора по этой метрике - это его или ее центральность собственного вектора в сети.
Утверждалось, что «Для отдельного исследователя такая мера, как число Эрдёша, отражает структурные свойства сети, тогда как индекс Хирдеша фиксирует цитируемость публикаций. Можно легко убедиться, что ранжирование в сетях соавторства должно учитывать обе меры для создания реалистичного и приемлемого ранжирования ». Уже было предложено несколько систем ранжирования авторов, например, алгоритм Phys Author Rank.
i10-index показывает количество научных публикаций, написанных автором и цитированных не менее чем из 10 источников. Он был введен в июле 2011 года компанией Google в рамках их работы над Google Scholar.
ResearchGate Score или RG Score - это показатель на уровне автора, представленный ResearchGate в 2012 году. По словам генерального директора ResearchGate д-ра Иджада Мэдиша, «[t] он RG Score позволяет в реальном времени получать обратную связь от людей, которые имеют значение: от самих ученых». Сообщается, что RG Score коррелирует с существующими метриками на уровне авторов и имеет нераскрытую методологию расчета. В двух исследованиях сообщалось, что оценка RG, по-видимому, включает в расчет журнальные импакт-факторы. Было обнаружено, что оценка RG отрицательно коррелирует с центральностью сети - пользователи, которые наиболее активны в ResearchGate, обычно не имеют высоких оценок RG. Также было обнаружено, что он имеет сильную положительную корреляцию с рейтингом университетов Quacquarelli Symonds на институциональном уровне, но лишь слабо с рейтингом Elsevier SciVal отдельных авторов. Хотя было обнаружено, что это коррелирует с разными рейтингами университетов, корреляция между этими рейтингами была выше.
Взвешенное на поле влияние цитирования (FWCI) - автор -уровневая метрика введена и применяется Scopus SciVal. FWCI равно общему количеству фактически полученных цитирований, разделенному на общее число цитирований, которое можно было бы ожидать на основе среднего значения рассматриваемой области. Значение FWCI, равное 1, означает, что результат соответствует ожиданиям для глобального среднего значения. Больше 1 означает, что эффективность автора превосходит средний, а меньше 1 означает, что у автора хуже. Например, 
m-индекс определяется как h / n, где h - h-индекс, а n - количество лет, прошедших с момента первой публикации статьи ученого; также называется m-частным.
Был предложен индивидуальный h-индекс, нормализованный по количеству авторов: 
Были предложены три дополнительных показателя: h нижний, h центр и h верхний, чтобы дать более точное представление о форме распределения. Три показателя h измеряют относительную площадь в распределении цитирования ученого в области с низким уровнем воздействия, h ниже, области, охватываемой индексом h, в центре h, и области публикаций с наибольшей заметностью, h сверху. Ученые с высоким h верхним процентом являются перфекционистами, тогда как ученые с высокими h нижними процентами являются массовыми производителями. Поскольку эти показатели являются процентными, они предназначены для качественного описания, дополняющего количественный индекс Хирша.
Для g-index вводится в 2006 г. как наибольшее количество самых популярных статей 
Электронный индекс, квадратный корень из избыточных цитирований для h-набора за пределами h, дополняет h-индекс для игнорируемых цитат и поэтому особенно полезен для цитируемых ученых и для сравнения тех, у кого одинаковый h-индекс (группа iso-h-index).
c-index учитывает не только цитирование, но и качество цитирования с точки зрения дистанции сотрудничества между цитирующими и цитируемыми авторами. Ученый имеет c-индекс n, если n из [его / ее] N цитирований относятся к авторам, которые находятся на расстоянии не менее n, а остальные (N - n) цитируются от авторов, которые находятся на расстоянии сотрудничества не более n.
o-index соответствует среднему геометрическому h-индекса и наиболее цитируемой статье исследователя.
Показано, что индекс Хирша сильно влияет на дисциплину. Однако простая нормализация 
RA-index позволяет повысить чувствительность h-индекса к количеству высоко цитируемые статьи и много цитируемых статей и статей без цитирования под h-core. Это улучшение может повысить чувствительность измерения индекса Хирша.
L-индекс объединяет количество цитирований, количество соавторов, возраст публикаций в одно значение, которое не зависит от количества публикаций и удобно варьируется от От 0,0 до 9,9. Если c - количество цитирований, a - количество авторов, а y - количество лет, L-индекс определяется по формуле:
s-index, бухгалтерский учет для неэнтропийного распределения цитирований было предложено, и было показано, что оно находится в очень хорошей корреляции с h.
w-index определяется следующим образом: если w статей исследователя имеют не менее 
Существует ряд моделей, предложенных для учета относительного вклада каждого автора к статье, например, с учетом ранга в последовательности авторов. Было предложено обобщение индекса Хирша и некоторых других индексов, которое дает дополнительную информацию о форме функции цитирования автора (с тяжелым хвостом, с плоским / острым концом и т. Д.). Поскольку индекс Хирша никогда не предназначался для измерения успеха будущей публикации, недавно группа исследователей исследовала особенности, которые в наибольшей степени позволяют прогнозировать будущий индекс Хирша. Прогнозы можно опробовать с помощью онлайн-инструмента. Однако более поздние исследования показали, что, поскольку индекс Хирша является кумулятивным показателем, он содержит внутреннюю автокорреляцию, которая привела к значительной переоценке его предсказуемости. Таким образом, истинная предсказуемость будущего индекса Хирша намного ниже по сравнению с тем, что утверждалось ранее. Индекс Хирша может быть рассчитан так, чтобы анализировать его эволюцию в течение карьеры, используя разные временные окна.
Некоторые ученые, такие как физик Хорхе Э. Хирш, хвалили метрики на уровне автора как «полезный критерий для беспристрастного сравнения разных людей, соревнующихся за один и тот же ресурс, когда важным критерием оценки является научное достижение». Однако другие члены научного сообщества и даже сам Хирш критиковали их как особо восприимчивых к игре в системе..
Работа в области библиометрии продемонстрировала множество методов манипулирования популярными метриками на уровне авторов. Наиболее часто используемым метрическим индексом Хирша можно управлять с помощью самоцитирования, и для этой цели можно использовать даже сгенерированные компьютером бессмысленные документы. Метриками также можно управлять с помощью принудительного цитирования, практики, при которой редактор журнала вынуждает авторов добавлять ложные цитаты к их собственным статьям, прежде чем журнал согласится их опубликовать.
Дополнительно, Если индекс Хирша рассматривается как критерий принятия решения для исследовательских агентств, теоретико-игровое решение для этого конкурса предполагает увеличение средней длины списков соавторов.
Лео Сцилард, изобретатель цепной ядерной реакции, в своей книге «Голос дельфинов и другие истории» также выразил критику системы принятия решений в отношении финансирования науки. Сенатор Дж. Листер Хилл прочитал отрывки из этой критики на слушаниях в сенате 1962 года о замедлении исследований рака, финансируемых государством. Работа Сцилларда сосредоточена на показателях, замедляющих научный прогресс, а не на конкретных методах игры:
«На самом деле, я думаю, это было бы довольно легко. Вы могли бы создать фонд с ежегодным пожертвованием в тридцать миллионов долларов.. Исследователи, нуждающиеся в средствах, могли бы подавать заявки на гранты, если бы они могли разослать по почте убедительные доказательства. Назначьте десять комитетов, каждый комитет, каждый из двенадцати ученых, назначенных для рассмотрения этих заявок. Уберите наиболее активных ученых из лаборатории и сделайте их членами этих комитетов. И самые лучшие люди в этой области должны быть назначены председателями с зарплатой в пятьдесят тысяч долларов каждый. Также они должны иметь около двадцати премий по сто тысяч долларов каждая за лучшие научные работы года. Это - это почти все, что вам нужно сделать. Ваши юристы могут легко подготовить устав для фонда. Фактически, любой из законопроектов Национального научного фонда, внесенных в семьдесят девятую Восьмидесятый Конгресс вполне может служить образцом ".
«Во-первых, лучшие ученые будут удалены из своих лабораторий и будут заняты комитетами, принимающими заявки на получение средств. Во-вторых, научные работники, нуждающиеся в средствах, будут сосредоточены на проблемах, которые считаются многообещающими и привлекательными. обязательно приведет к результатам, которые можно будет опубликовать. В течение нескольких лет может наблюдаться значительный рост научных результатов, но, если следовать очевидному, наука довольно скоро иссякнет. Наука станет чем-то вроде домашней игры. Что-то будет сочтено интересным, другие нет. Будет мода. Те, кто следит за модой, получат гранты. Те, кто не будет, не будут, и довольно скоро они научатся следовать моде ».
