F1000对医学期刊被引情况的影响

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科学引文索引(SCI)一直在生物医学领域的科技论文评价中发挥着重要作用，但很多专家也对其将论文评价完全依赖于影响因子(Impact Factor, IF)的做法提出了批评[1]。加菲尔德认为评价文献时“在理想情况下，评价者应详细阅读每篇文献并作出个体化评价”[2]。而F1000就实现了在生物医学领域基于论文阅读的文献评价个体化。

但从文献计量学角度看，由于评价机制不同，F1000和SCI之间存在巨大差异[3]。F1000的论文评价具有个体化、即时性和系统性特点，一经出现即引起了广大读者的重视并广泛应用[4]。有人认为，F1000的评价将对文献的被引情况产生较大的影响，但目前国内尚未见有关F1000系统对文献被引情况影响的研究。本文拟从引文角度研究F1000是否影响文献的被引情况。

1 研究对象与方法

1.1 文献选择

将下载的F1000医学版数据导入自行设计的SQL表，选择2006-2008年发表并在发表后第4年被F1000专家推荐的文献，每年选择10篇文献作为研究组。在相同期刊、相同出版年、相近卷期中选择1篇相同类型发表后即刻被F1000专家推荐的文献组成第一对照组，选择1篇相同类型而从未被F1000专家推荐的文献作为第二对照组。

1.2 数据检索

针对以上选取的文献，检索Web of Science(SCI)，获得每篇文献在发表后各年度的被引次数，检索时间范围截至2013年12月31日。

1.3 研究方法

按年度统计研究组和对照组包含的文献在发表后第1-6年的被引用次数，然后对比分析研究组和2个对照组在发表后6年的被引用趋势，观察三组文献被引次数据的差异。

对三组文献的被引用数据进行重新组合，产生文献发表后的前3年和后3年以及总被引次数。利用SPSS 11.0统计软件，分别对三组文献前3年、后3年及被引总数进行两两比较。做配对t检验，观察前3年和后3年研究组、对照组之间的被引次数是否存在差异。

2 结果与分析

研究组包含的30篇文献分别来源于25种不同期刊，详见表1。这25种期刊均为具有高影响因子的权威期刊，如Nature、Science、Lancet等；或在某一医学专业领域发挥重要作用的期刊，如Urology、CriticalCareMedicine等。

表1 发表后第4年被F1000推荐文献所属期刊

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

三组文献在发表后前3年和后3年的被引用次数及总数见表2。从表2可看出，研究组文献在发表后前3年的平均被引用次数为32.3次，第一对照组为23.4次，第二对照组为15.0次，即研究组平均被引用次数明显高于两个对照组，第一对照组又明显高于第二对照组。文献发表后第4-6年的平均被引用次数三组分别为51.6次、33.9次和20.9次，文献在总体统计时限的平均被引用次数分别为83.9次、57.3次和36.0次，即研究组的平均被引用次数均明显高于两个对照组。

表2 三组文献的被引用次数

注：研究组为2006-2008年发表并在发表后第4年被F1000推荐的文献；对照组1为与研究组论文相同期刊、相同出版年且发表后立即被F1000推荐的文献；对照组2为相同类型但从未被F1000推荐的文献

配对t检验显示，文献发表后的前3年，研究组与第一对照组被引用次数差异不显著(95%置信区间，t=1.846),研究组和第二对照组以及第一对照组和第二对照组间被引用次数差异也不显著(95%置信区间，t=2.011；95%置信区间，t=1.096)；文献发表后第4-6年，研究组与第一对照组及研究组与第二对照组间被引用次数均具有显著差异(95%置信区间，t=2.243；95%置信区间，t=2.378)，第一对照组和第二对照组间差异不显著(95%置信区间，t=1.294)；文献发表后6年，研究组与第一对照组及研究组与第二对照组间的被引用总数均具有显著差异(95%置信区间，t=2.157；95%置信区间，t=2.247)，第一对照组和第二对照组间差异不显著(95%置信区间，t=1.226)。

图1-图3显示了2006-2008年发表的文献在第1-6年被引次数的发展趋势，图4显示了各组文献在发表后6年中被引用次数的发展趋势。从图中可看出，研究组文献的被引用次数均在发表后的第4年达到峰值；而第一对照组发表于2006年的文献在第3年达到峰值，发表于2007年和2008年文献的被引次数虽然在第4年较第3年仍有少量上升，但其上升幅度较研究组小。综合2006-2008年数据，可见研究组文献在发表后的第4年被引次数达到峰值，而两个对照组文献被引用次数在发表后的第3年达到峰值。

图1 2006年发表文献在6年中的被引次数

图2 2007年发表文献在6年中的被引次数

图3 2008年发表文献在6年中的被引次数

图4 各组文献在发表后1-6年中的总被引次数

3 结论与讨论

F1000是针对生物医学研究人员提供评估服务的二次文献数据库，根据世界顶级的专家和学者对文献学术贡献和科学价值进行评价，打破了传统的评价模式。这种评价方式更专注于文献本身的学术价值，弥补了以往只用期刊影响因子来衡量文献质量的不足。由于F1000文献均由指定的在全球范围内有高影响力的专家及其助手推荐并评价，因此文献若被F1000收录，即被视为对该论文和相关研究人员工作的高度肯定[6]。F1000允许注册专家及其助手提供任何他们认为学术价值较高的文献。为避免遗漏重要文献，F1000系统设立了期刊核心集，并要求专家助手们反复浏览。因此，F1000除能够即时发掘最新文献外，对之前的重要文献或重新体现出新价值的文献也具有查漏补缺的作用。

3.1 推荐前后总体比较

研究组文献的平均被引用次数，无论是文献发表后的前3年还是后3年均高于第一对照组，说明研究组文献比第一对照组的学术价值高。F1000虽然基于各领域专家的仔细阅读，其对重要文献的揭示也不是完美的，存在各种疏漏。研究组和第一对照组平均被引用次数的差值，文献发表后的后3年比前3年更大，说明研究组文献在发表后第4年被F1000专家推荐后，其学术贡献较第一对照组获得了更多的关注和体现。

配对t检验显示，研究组的总被引次数显著高于第一对照组，说明研究组文献在客观上蕴含了比第一对照组更高的学术价值。但文献发表后前3年两组文献之间没有显著差异，而在发表后第4年研究组文献被推荐后，研究组的被引用次数显著高于第一对照组，说明F1000专家对研究组文献的推荐对读者的引证行为产生了影响。这是因为在被F1000专家推荐前，研究组文献所蕴含的学术价值未被广泛接受，而被F1000专家推荐后，该组文献的价值被发掘出来，这在客观上表现为研究组的被引用次数较第一对照组出现了更显著的增加。在被F1000专家推荐前，研究组文献所蕴含的学术价值已经得到充分体现，但被F1000专家推荐后，该组文献的学术价值得到了更持久的关注，这在客观上表现为研究组文献的时间价值较第一对照组衰减更慢。两组文献被引用次数之间的差异由不显著向显著转变，就是由上述两种因素共同作用的结果。

此外，第一对照组和第二对照组被引用次数的差异在各时间段和总数上均不显著，这与我们以前的研究[5]结果不一致。其原因在于本次研究中所涉及到的因素中，有多种因素能够对被引用次数产生影响。本研究所选文献来源于25种医学期刊，期刊的选择不具随机性，其影响因子也不符合随机分布。来源期刊中既含有影响因子很高的权威杂志，也包括影响因子较低的仅在各医学专业领域发挥重要作用的期刊。而来源于前者的文献即使数量较少，其相对较高的被引用次数就足以对整个数据的统计结论产生重大影响。研究组与第二对照组在文献发表后前3年被引用次数无显著差异，而在后3年以及总体上有显著差异，是研究组相对于第一对照组以及第一对照组相对于第二对照组差异效果传递的结果。

3.2 推荐前后年度趋势比较

图1显示2006年发表的文献，第一对照组文献在发表后被引用次数逐年上升，并与发表后第3年(2008年)达到峰值，在随后几年逐渐下降，与我们之前的研究[5]一致。而研究组文献在发表后也逐年上升，并且在发表后的第4年(2009年)达到峰值。研究组文献被引次数达到峰值时间较第一对照组晚1年。发表于2007年和2008年研究组文献均为发表后第4年达到被引用次数的峰值，与发表于2006年的文献相同。但与2006年文献不同的是，2007-2008年第一对照组文献在第4年的被引用次数虽然仍超过第3年，但其上升幅度小于研究组在该年度的上升幅度。图4总体显示了所有文献的数据，研究组在发表后第4年的被引用次数继续上升，而第一对照组开始出现下降趋势，说明研究组文献在发表后第4年被F1000专家推荐，再次引起了读者对这些文献的重视，从而再次推动了读者对这些文献的引证行为。

4 结语

虽然文献本身的学术价值是其被引用的决定性因素，但F1000通过专家的阅读、推荐与点评，使文献的学术价值得以更加充分地展现在读者面前，引起了读者对文献的关注，从而使文献的学术价值得到更充分的利用。因此，F1000推荐能够延长高被引时间，从而改变文献的被引情况。