F1000對醫學期刊被引情況的影響

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科學引文索引(SCI)一直在生物醫學領域的科技論文評價中發揮著重要作用，但很多專家也對其將論文評價完全依賴于影響因子(Impact Factor, IF)的做法提出了批評[1]。加菲爾德認為評價文獻時“在理想情況下，評價者應詳細閱讀每篇文獻并作出個體化評價”[2]。而F1000就實現了在生物醫學領域基于論文閱讀的文獻評價個體化。

但從文獻計量學角度看，由于評價機制不同，F1000和SCI之間存在巨大差異[3]。F1000的論文評價具有個體化、即時性和系統性特點，一經出現即引起了廣大讀者的重視并廣泛應用[4]。有人認為，F1000的評價將對文獻的被引情況產生較大的影響，但目前國內尚未見有關F1000系統對文獻被引情況影響的研究。本文擬從引文角度研究F1000是否影響文獻的被引情況。

1 研究對象與方法

1.1 文獻選擇

將下載的F1000醫學版數據導入自行設計的SQL表，選擇2006-2008年發表并在發表后第4年被F1000專家推薦的文獻，每年選擇10篇文獻作為研究組。在相同期刊、相同出版年、相近卷期中選擇1篇相同類型發表后即刻被F1000專家推薦的文獻組成第一對照組，選擇1篇相同類型而從未被F1000專家推薦的文獻作為第二對照組。

1.2 數據檢索

針對以上選取的文獻，檢索Web of Science(SCI)，獲得每篇文獻在發表后各年度的被引次數，檢索時間范圍截至2013年12月31日。

1.3 研究方法

按年度統計研究組和對照組包含的文獻在發表后第1-6年的被引用次數，然后對比分析研究組和2個對照組在發表后6年的被引用趨勢，觀察三組文獻被引次數據的差異。

對三組文獻的被引用數據進行重新組合，產生文獻發表后的前3年和后3年以及總被引次數。利用SPSS 11.0統計軟件，分別對三組文獻前3年、后3年及被引總數進行兩兩比較。做配對t檢驗，觀察前3年和后3年研究組、對照組之間的被引次數是否存在差異。

2 結果與分析

研究組包含的30篇文獻分別來源于25種不同期刊，詳見表1。這25種期刊均為具有高影響因子的權威期刊，如Nature、Science、Lancet等；或在某一醫學專業領域發揮重要作用的期刊，如Urology、CriticalCareMedicine等。

表1 發表后第4年被F1000推薦文獻所屬期刊

注：* IF值采用Web of Science 2014年7月30日公布的2013年期刊影響因子

三組文獻在發表后前3年和后3年的被引用次數及總數見表2。從表2可看出，研究組文獻在發表后前3年的平均被引用次數為32.3次，第一對照組為23.4次，第二對照組為15.0次，即研究組平均被引用次數明顯高于兩個對照組，第一對照組又明顯高于第二對照組。文獻發表后第4-6年的平均被引用次數三組分別為51.6次、33.9次和20.9次，文獻在總體統計時限的平均被引用次數分別為83.9次、57.3次和36.0次，即研究組的平均被引用次數均明顯高于兩個對照組。

表2 三組文獻的被引用次數

注：研究組為2006-2008年發表并在發表后第4年被F1000推薦的文獻；對照組1為與研究組論文相同期刊、相同出版年且發表后立即被F1000推薦的文獻；對照組2為相同類型但從未被F1000推薦的文獻

配對t檢驗顯示，文獻發表后的前3年，研究組與第一對照組被引用次數差異不顯著(95%置信區間，t=1.846),研究組和第二對照組以及第一對照組和第二對照組間被引用次數差異也不顯著(95%置信區間，t=2.011；95%置信區間，t=1.096)；文獻發表后第4-6年，研究組與第一對照組及研究組與第二對照組間被引用次數均具有顯著差異(95%置信區間，t=2.243；95%置信區間，t=2.378)，第一對照組和第二對照組間差異不顯著(95%置信區間，t=1.294)；文獻發表后6年，研究組與第一對照組及研究組與第二對照組間的被引用總數均具有顯著差異(95%置信區間，t=2.157；95%置信區間，t=2.247)，第一對照組和第二對照組間差異不顯著(95%置信區間，t=1.226)。

圖1-圖3顯示了2006-2008年發表的文獻在第1-6年被引次數的發展趨勢，圖4顯示了各組文獻在發表后6年中被引用次數的發展趨勢。從圖中可看出，研究組文獻的被引用次數均在發表后的第4年達到峰值；而第一對照組發表于2006年的文獻在第3年達到峰值，發表于2007年和2008年文獻的被引次數雖然在第4年較第3年仍有少量上升，但其上升幅度較研究組小。綜合2006-2008年數據，可見研究組文獻在發表后的第4年被引次數達到峰值，而兩個對照組文獻被引用次數在發表后的第3年達到峰值。

圖1 2006年發表文獻在6年中的被引次數

圖2 2007年發表文獻在6年中的被引次數

圖3 2008年發表文獻在6年中的被引次數

圖4 各組文獻在發表后1-6年中的總被引次數

3 結論與討論

F1000是針對生物醫學研究人員提供評估服務的二次文獻數據庫，根據世界頂級的專家和學者對文獻學術貢獻和科學價值進行評價，打破了傳統的評價模式。這種評價方式更專注于文獻本身的學術價值，彌補了以往只用期刊影響因子來衡量文獻質量的不足。由于F1000文獻均由指定的在全球范圍內有高影響力的專家及其助手推薦并評價，因此文獻若被F1000收錄，即被視為對該論文和相關研究人員工作的高度肯定[6]。F1000允許注冊專家及其助手提供任何他們認為學術價值較高的文獻。為避免遺漏重要文獻，F1000系統設立了期刊核心集，并要求專家助手們反復瀏覽。因此，F1000除能夠即時發掘最新文獻外，對之前的重要文獻或重新體現出新價值的文獻也具有查漏補缺的作用。

3.1 推薦前后總體比較

研究組文獻的平均被引用次數，無論是文獻發表后的前3年還是后3年均高于第一對照組，說明研究組文獻比第一對照組的學術價值高。F1000雖然基于各領域專家的仔細閱讀，其對重要文獻的揭示也不是完美的，存在各種疏漏。研究組和第一對照組平均被引用次數的差值，文獻發表后的后3年比前3年更大，說明研究組文獻在發表后第4年被F1000專家推薦后，其學術貢獻較第一對照組獲得了更多的關注和體現。

配對t檢驗顯示，研究組的總被引次數顯著高于第一對照組，說明研究組文獻在客觀上蘊含了比第一對照組更高的學術價值。但文獻發表后前3年兩組文獻之間沒有顯著差異，而在發表后第4年研究組文獻被推薦后，研究組的被引用次數顯著高于第一對照組，說明F1000專家對研究組文獻的推薦對讀者的引證行為產生了影響。這是因為在被F1000專家推薦前，研究組文獻所蘊含的學術價值未被廣泛接受，而被F1000專家推薦后，該組文獻的價值被發掘出來，這在客觀上表現為研究組的被引用次數較第一對照組出現了更顯著的增加。在被F1000專家推薦前，研究組文獻所蘊含的學術價值已經得到充分體現，但被F1000專家推薦后，該組文獻的學術價值得到了更持久的關注，這在客觀上表現為研究組文獻的時間價值較第一對照組衰減更慢。兩組文獻被引用次數之間的差異由不顯著向顯著轉變，就是由上述兩種因素共同作用的結果。

此外，第一對照組和第二對照組被引用次數的差異在各時間段和總數上均不顯著，這與我們以前的研究[5]結果不一致。其原因在于本次研究中所涉及到的因素中，有多種因素能夠對被引用次數產生影響。本研究所選文獻來源于25種醫學期刊，期刊的選擇不具隨機性，其影響因子也不符合隨機分布。來源期刊中既含有影響因子很高的權威雜志，也包括影響因子較低的僅在各醫學專業領域發揮重要作用的期刊。而來源于前者的文獻即使數量較少，其相對較高的被引用次數就足以對整個數據的統計結論產生重大影響。研究組與第二對照組在文獻發表后前3年被引用次數無顯著差異，而在后3年以及總體上有顯著差異，是研究組相對于第一對照組以及第一對照組相對于第二對照組差異效果傳遞的結果。

3.2 推薦前后年度趨勢比較

圖1顯示2006年發表的文獻，第一對照組文獻在發表后被引用次數逐年上升，并與發表后第3年(2008年)達到峰值，在隨后幾年逐漸下降，與我們之前的研究[5]一致。而研究組文獻在發表后也逐年上升，并且在發表后的第4年(2009年)達到峰值。研究組文獻被引次數達到峰值時間較第一對照組晚1年。發表于2007年和2008年研究組文獻均為發表后第4年達到被引用次數的峰值，與發表于2006年的文獻相同。但與2006年文獻不同的是，2007-2008年第一對照組文獻在第4年的被引用次數雖然仍超過第3年，但其上升幅度小于研究組在該年度的上升幅度。圖4總體顯示了所有文獻的數據，研究組在發表后第4年的被引用次數繼續上升，而第一對照組開始出現下降趨勢，說明研究組文獻在發表后第4年被F1000專家推薦，再次引起了讀者對這些文獻的重視，從而再次推動了讀者對這些文獻的引證行為。

4 結語

雖然文獻本身的學術價值是其被引用的決定性因素，但F1000通過專家的閱讀、推薦與點評，使文獻的學術價值得以更加充分地展現在讀者面前，引起了讀者對文獻的關注，從而使文獻的學術價值得到更充分的利用。因此，F1000推薦能夠延長高被引時間，從而改變文獻的被引情況。