あなたのh-indexは測定されますか？

あなたは科学者としてどれだけ良いかをどのように測定しますか？ どのようにフィールドに二人の科学者の影響を比較しますか？ あなたが助成金を得るだろうかを決定しなければならなかった場合はどうなりますか？ 一つの方法は、我々は以下でより詳細に説明しますh-インデックスです。 まず、これが単純な作業ではない理由に触れます。

科学的性能を測定することは、最初に見えるかもしれないよりも複雑で重要です。 測定と比較のための様々な方法が提案されているが、それらのどれも完璧ではない。

最初は、科学的なパフォーマンスを測定する方法はあなたに関係しないと思うかもしれません。 ただし、これらの指標は、助成金や雇用を割り当てるために資金調達機関や雇用主によってますます使用されているため、気にする必要があります。 そう、あなたの感知された科学的な性能のスコアは真剣にあなたのキャリアに影響を与えることができる。

科学的業績を測定するための指標

科学的業績を測定するための指標は何ですか？ 最初に気になる方法は次のとおりです:

• 一見すると、これは原則として良いアイデアのようです。 しかし、それは人間性の対象であるため、知覚されるパフォーマンスは必然的に個人的な関係の影響を受けます。 また、あまり知られていない科学者が画期的な論文を発表した場合、同じ論文がより著名な同僚によって出版された場合よりも認識が低くなる可能
• 公開された記事の数。 長い出版物リストはあなたの履歴書によく見えますが、公開された記事の数は、フィールドへの影響を示すものではありません。 フィールド内の同僚によってよく留意されているいくつかの出版物を持つ（すなわち、彼らは頻繁に引用されている）は、不十分に引用された出版物の長
• 公開された記事あたりの平均引用数。 だから、もしそれが私たちが興味を持っている引用であれば、確かに記事あたりの平均引用数は見るのがより良い数です。 まあ、そうではありません。 平均は非常に引用された記事によって大きく歪んでいる可能性があるため、全体的なパフォーマンスの良好な比較はできません。

h-Index

2005年、ホルヘ-E. UCSDのHirschは、個々の科学者の全体的な科学的生産性を測定し比較するための指標としてh-indexを提唱したPNASに論文を発表しました。 (1)

h-indexは、多くの委員会や機関で選択されている指標として迅速に採用されています。

概念的には、h-indexは非常に単純です。 論文の数とあなた（または他の誰か）が受け取った引用の数をプロットするだけで、h-indexは、下の図に示すように、45度の線（citations=papers）が曲線を傍受する論文の数 つまり、hは少なくともhの引用を受けた論文の数に等しくなります。 たとえば、少なくとも一度引用された出版物はありますか？ 答えが”はい”の場合は、次の出版物に進むことができます。 あなたの二つの出版物は、それぞれ二度引用されていますか？ はいの場合、h-indexは少なくとも2です。 あなたは”いいえ”になるまで続けることができます。”

したがって、h-indexが20の場合、少なくとも20件の引用を含む20件の論文があることを意味します。 それはまた、あなたがあなたの科学でかなりうまくやっていることを意味します！

h-indexの利点は、生産性（生産論文数）とインパクト（引用数）を単一の数で組み合わせていることです。 だから、生産性と影響の両方が高いh-インデックスのために必要とされ、いくつかの非常に引用された論文も、ほんの一握りの論文の長いリストも（また)引用は高いh索引をもたらす。

良いh-Indexとは何ですか？

ハーシュは、20年の研究の後、20のh指数は良好であり、40は優れており、60は本当に例外的であると考えています。

彼の論文の中で、Hirschは成功した科学者が確かに高いh指数を持っていることを示しています：例えば、ノーベル物理学賞受賞者の84％は少なくとも30のh指数

h-Indexの制限

科学的パフォーマンスを測定する単一の数を持つことは魅力的ですが、h-indexは科学的パフォーマンスの大まかな指標に過ぎず、そのよう Hirsch自身が書いています:

“明らかに、単一の数は、個人の多面的なプロファイルに大まかな近似以上のものを与えることはできません。 これと、ルールに例外が常に存在する可能性があるという事実は、特に任期の付与または拒否などの人生を変える決定において留意すべきである。”

h-indexの制限には、次のものが含まれます:

• 論文の著者数は考慮されていません。 100回の引用を持つ論文の唯一の著者である科学者は、10人の共著者を持つ同様に引用された論文にいる人よりも多くの信用を与えるべきです。
• それは初期のキャリアの科学者を罰する。 少数の出版物だけを持つ優れた科学者は、たとえそれらの出版物がすべて画期的で高く引用されていても、高いh指数を持つことはできません。 例えば、「アルバート・アインシュタインが1906年初頭に死亡した場合、彼のh指数は、彼が最も重要な物理学者の一人として広く認められているにもかかわらず、その日までの彼の出版物だけを考慮しても、4または5で立ち往生するでしょう。”
• レビュー記事は、一般的により頻繁に引用されるため、元の論文よりもh-indexに大きな影響を与えます。
• h-indexの使用は現在科学を超えて広がっています。 しかし、分野や分野を直接比較することは難しいため、実際には「良い」h-indexを定義することは不可能です。

h-Indexの計算

科学者のh-indexを取得するためのオンラインリソースとh-index電卓がいくつかあります。 最も確立されているのはISI Web of KnowledgeとScopusですが、どちらも購読が必要です（おそらくあなたの教育機関を介して）が、無料のオプションもあります。

これらの各データベースで自分の（または他の誰かの）h-indexをチェックすると、異なる値が得られる可能性があります。 これは、それぞれが異なるデータベースを使用して出版物と引用の合計をカウントするためです。 ISIとScopusは独自のデータベースを使用し、Publish or PerishはGoogle Scholarを使用しています。 各データベースは異なるカバレッジを持っているので、異なるh-index値を思い付くでしょう。 たとえば、ISIはジャーナル出版物のカバレッジは良好ですが、会議のカバレッジは不十分ですが、Scopusは会議をより良好にカバーしますが、1992年以前のジャーナル (2)

H-Indexを合計した

h-indexは、科学的パフォーマンスのための有用な指標を提供しますが、他の要因の文脈で見た場合にのみ。 だから、あなたにとって重要な決定（資金調達、仕事、PIを見つける）をするときは、出版物リストを読んで、他の科学者（および学生）や仲間と話し、キャリア だから、h-indexは多くの人の中で唯一の考慮事項であり、あなたは間違いなくあなたのh—indexを知っているべきですが、あなた（または他の誰か）を科学者と

1. ヒルシュJE. 個々の科学的研究の出力を定量化するためのインデックス。 ＰＮＡＳ２ ０ ０ ５；１ ０ ２（４ ６）：１ ６ ５ ６ ９−７ ２．
2. MEHO LI,Yang K.LIS教員の引用数とランキングに対するデータソースの影響：Web of science vs scopusおよびgoogle scholar。 JASIST2007;58(13):2105-25.

もともと2009年4月2日に公開されました。 2021年2月に更新された。