Dergi Metrikleri ve Makale Metrikleri Açıklaması: Araştırmacılar İçin Eksiksiz Bir Kılavuz
📊 Basitçe Anlatmak Gerekirse
Dergi metrikleri, bir derginin "karne"si gibidir; derginin makalelerinin diğer araştırmacılar tarafından ne sıklıkla alıntılandığını gösterir. Makale metrikleri ise yayınladığınız her makale için kişisel puan kartınızdır . İkisi tek başına tam hikayeyi anlatmaz, ancak birlikte doğru dergiyi seçmenize ve araştırmanızın etkisini kanıtlamanıza yardımcı olurlar.
🤯 Günlük Ölçümlerine Bakış Açınızı Değiştirecek 5 Gerçek
1. Etki Faktörü , bilim insanlarını sıralamak için değil, yalnızca yeni Bilim Atıf Endeksi'ne hangi dergilerin dahil edileceğine karar vermek için 1960'ların başında Eugene Garfield ve Irving Sher tarafından icat edildi.
2. Google'ın PageRank algoritması, Garfield'ın alıntı indeksleme konseptinden doğrudan esinlenmiştir. Larry Page ve Sergey Brin, algoritmayı geliştirirken onun çalışmalarına atıfta bulunmuşlardır.
3. CA: A Cancer Journal for Clinicians, inanılmaz bir 232.4 (2024 JCR) değeriyle dünyanın en yüksek Etki Faktörü rekorunu elinde tutuyor .
4. JCR ilk olarak 1975'te piyasaya sürüldüğünde sadece 2,630 dergiyi kapsıyordu . Bugün ise 29,000'den fazla dergiyi kapsıyor.
5. Dergilerin aldığı tüm atıfların yaklaşık %13'ü ortalama olarak kendi kendine yapılan atıflardan oluşmaktadır .
🧠 Hızlı Test: Günlük Ölçüm Zekanızı Test Edin
Ne kadar bilgiye sahip olduğunuzu görün — cevaplar makale boyunca açıklanıyor!
Q1: Etki Faktörü 2 yıllık bir atıf penceresi kullanır. CiteScore kaç yıllık bir pencere kullanır?
a) 2 yıl b) 3 yıl c) 4 yıl d) 5 yıl
Q2: Hangi ölçüt alan bazında normalize edilmiştir ve bu sayede disiplinler arası karşılaştırmalar mümkün olmaktadır?
a) Etki Faktörü b) CiteScore c) SNIP d) Hem b hem de c
Q3: Altmetric'in "halka" şeklindeki göstergesi neyi ölçüyor?
a) Yalnızca alıntı sayıları b) Sosyal medya, haber ve politika bahsetmeleri c) İndirme sayıları d) Akran değerlendirme puanları
Q4: DORA, kurumların bireysel araştırmacıları değerlendirmek için hangi ölçütü kullanmamalarını önermektedir?
a) H-endeksi b) Makale atıf sayısı c) Dergi Etki Faktörü d) Altmetrikler
✅ Cevaplar: S1 = c (4 yıl) · S2 = d (Hem SNIP hem de CiteScore normalizasyon sunar, ancak SNIP özellikle alanlar arası karşılaştırma için tasarlanmıştır) · S3 = b · S4 = c
Dergi ve makale metrikleri, araştırmacılar, editörler ve akademik kurumlar için bilimsel yayınların etkisini ve kalitesini değerlendirmek için vazgeçilmez araçlardır. İster bir sonraki makalenizi nerede yayınlayacağınızı seçiyor olun, ister bir derginin güvenilirliğini değerlendiriyor olun, ister bireysel araştırmanızın performansını anlıyor olun, bu metriklerde uzmanlaşmak kariyer gelişimi ve bilinçli karar verme için kritik öneme sahiptir. Bu kapsamlı kılavuzda, dergi etki faktöründen alternatif metriklere kadar bilmeniz gereken her önemli metriği ayrıntılı olarak ele alıyor ve araştırma değerlendirme stratejinizde bunları nasıl sorumlu bir şekilde kullanacağınızı açıklıyoruz.
Araştırmacılar İçin Dergi Metrikleri ve Makale Metrikleri Neden Önemlidir?
Dergi ve makale ölçütlerini anlamak artık isteğe bağlı değil; modern araştırmacılar için temel bir yetkinliktir. Bu nicel göstergeler, akademik kariyeriniz boyunca birçok pratik amaca hizmet eder. Yayın sürecinde, dergi ölçütleri araştırma alanınızla uyumlu, yüksek görünürlüğe sahip yayın organlarını belirlemenize yardımcı olur. Hibe başvuruları veya kadro paketleri hazırlarken, çalışmanızın ölçülebilir etkisini makale düzeyindeki ölçütlerle göstermek, durumunuzu önemli ölçüde güçlendirir. Editörler ve yayıncılar için bu ölçütler, yayın yönü, hakem değerlendirme kalitesi ve okuyucu etkileşimi hakkında stratejik kararlara rehberlik eder.
Ancak, bu ölçütlerin size neler söyleyebileceğini ve neler söyleyemeyeceğini anlamak çok önemlidir. Etki Faktörü gibi dergi düzeyindeki ölçütler, bir derginin toplam çıktısının toplu atıf performansını yansıtır; bu dergide yayınlanan herhangi bir makalenin kalitesini veya etkisini ölçmezler. Öte yandan, makale düzeyindeki ölçütler, bireysel çalışmanızın akademik toplulukta ve ötesinde nasıl karşılandığı, paylaşıldığı ve tartışıldığı konusunda daha ayrıntılı bilgiler sağlar.
H-endeksini iyileştirmek veya yayınlarının görünürlüğünü artırmak isteyen araştırmacılar için bu ölçütleri anlamak, etkili bir yayın stratejisinin temelidir.
Dergi Düzeyindeki Metrikleri Anlamak: Ayrıntılı Açıklama
Dergi düzeyindeki ölçütler, bilimsel bir derginin genel atıf performansını ve itibarını değerlendirir. Bu ölçütleri sağlayan çoğu endeks, bir derginin potansiyel atıf etkisini, yayın etiği standartları, araştırma bütünlüğü uygulamaları ve hakem değerlendirme modelleri gibi kalite kontrol önlemleriyle birlikte değerlendirmeyi içeren titiz tarama süreçleri kullanır. Aşağıda, en yaygın kullanılan dergi düzeyindeki ölçütleri ayrıntılı olarak inceleyeceğiz.
Dergi Etki Faktörü (JIF)
Clarivate Analytics tarafından Web of Science aracılığıyla yayınlanan Dergi Etki Faktörü, akademik dünyada en yaygın olarak tanınan ve tartışılan ölçütlerden biri olmaya devam etmektedir. Bu faktör, derginin mevcut JCR yılında yayınlanan makalelere yapılan tüm atıfların, önceki iki yılda yayınlanan toplam bilimsel yayın sayısına (makaleler, incelemeler ve konferans bildirileri dahil) bölünmesiyle hesaplanır.
Örneğin, bir dergi 2023-2024 yıllarında 200 makale yayınlamış ve bu makaleler 2025 yılında 600 atıf almışsa, 2025 Etki Faktörü 3.0 olur. Daha yüksek bir Etki Faktörü, o dergideki makalelerin ortalama olarak daha sık atıf aldığını gösterir ve bu genellikle derginin prestijinin bir göstergesi olarak yorumlanır. Etki Faktörü 10'un üzerinde olan dergiler genellikle en üst düzey dergiler olarak kabul edilirken, 3-5 aralığındaki dergiler de birçok alanda etkili olarak değerlendirilmektedir (James vd., 2019; DOI ).
| metrik | Kaynak | Alıntı Penceresi | En |
|---|---|---|---|
| Dergi Etki Faktörü | Clarivate (Web of Science) | 2 yıl | Atıfların anlık etkisini ölçmek |
| 5 Yıllık Etki Faktörü | Clarivate (Web of Science) | 5 yıl | Daha uzun atıf döngüsüne sahip alanlar |
| CiteScore | Elsevier (Scopus) | 4 yıl | Daha geniş dergi kapsamı ve şeffaflık |
| keskin nişancı | Scopus (CWTS Leiden) | 3 yıl | Disiplinler arası karşılaştırmalar |
| Dergi Atıf Göstergesi | Clarivate (Web of Science) | 3 yıl | Alan normalleştirilmiş dergi değerlendirmesi |
5 Yıllık Dergi Etki Faktörü
5 Yıllık Etki Faktörü, atıf penceresini iki yıldan beş yıla genişleterek, dergi makalelerinin daha uzun bir zaman diliminde sonraki araştırmaları nasıl etkilediğine dair daha kapsamlı bir bakış açısı sunar. Bu faktör, mevcut yılda önceki beş yılda yayınlanan makalelere yapılan atıfların sayısının, bu beş yıldaki toplam atıf yapılabilir makale sayısına bölünmesiyle hesaplanır.
Bu ölçüt, özellikle sosyal bilimler, matematik ve klinik tıbbın bazı dalları gibi araştırmaların atıf toplamasının daha uzun sürdüğü disiplinler için oldukça değerlidir.
Dergi Atıf Göstergesi (JCI)
Dergi Etki Faktörünü tamamlamak üzere tasarlanan Dergi Atıf Göstergesi (JCI), alan bazında normalize edilmiştir; bu da onu farklı disiplinler arasında kolayca yorumlanabilir ve karşılaştırılabilir hale getirir. 1.0'lık bir JCI değeri küresel ortalamayı temsil eder, bu nedenle JCI değeri 1.0'ın üzerinde olan herhangi bir dergi, kendi alanındaki ortalama atıf oranının üzerinde performans göstermektedir. Bu normalizasyon, geleneksel Etki Faktörünün en kalıcı eleştirilerinden birini ele almaktadır; yani, ham atıf sayılarının doğası gereği biyomedikal gibi yüksek atıf alan disiplinlere yönelik önyargılı olması ve beşeri bilimler ve matematik gibi alanları haksız yere dezavantajlı duruma düşürmesi sorununu çözmektedir.
CiteScore
Elsevier tarafından geliştirilen ve Scopus atıf veritabanına dayanan CiteScore, bir dergide yayınlanan her belgenin dört yıllık bir süre zarfında aldığı ortalama atıf sayısını ölçer. CiteScore, 333 disiplinde 7,000'den fazla yayıncıdan 28,000'den fazla aktif başlığı kapsar; bunların birçoğunun henüz Clarivate'den bir Etki Faktörü bulunmamaktadır (James vd., 2019; DOI ).
CiteScore'un en önemli avantajlarından biri şeffaflığıdır: Temel veriler herkese açık olduğundan, herkes hesaplamayı doğrulayabilir. Ek olarak, CiteScore, Etki Faktörü'nden daha geniş bir belge türü tanımı kullanır; pay ve paydada makaleler, incelemeler, konferans bildirileri, kitap bölümleri ve veri makaleleri yer alır, bu da manipülasyon potansiyelini azaltır.
Kaynak Kağıt Başına Normalleştirilmiş Etki (SNIP)
Aslen Henk Moed tarafından geliştirilen ve şu anda Leiden Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Çalışmaları Merkezi (CWTS) tarafından Scopus verileri kullanılarak üretilen SNIP, belirli bir yılda önceki üç yılda yayınlanan makalelere yapılan ortalama atıfları ölçer. SNIP'i benzersiz kılan şey, atıfların derginin konu kategorisinin atıf potansiyeline göre ağırlıklandırılmasıdır. SNIP değeri 1.0, derginin atıf oranının kendi alanındaki ortalamayla eşleştiği anlamına gelirken, 1.0'ın üzerindeki değerler ortalamanın üzerinde bir performansı gösterir.
Makale Düzeyinde Ölçümler: Bireysel Araştırma Etkinizi Ölçme
Dergi düzeyindeki ölçümler, çalışmanızın hangi mecrada yayınlandığı hakkında bilgi verirken, makale düzeyindeki ölçümler ise bireysel yayınlarınızın etkisine dair değerli bilgiler sunar. Bu ölçümler, basit atıf sayılarının ötesine geçerek medya ilgisini, yeniden üretilebilirliği, yeniden kullanımı ve daha geniş toplumsal katılımı kapsar.
Altmetrics: Geleneksel Atıfların Ötesinde
Altmetrikler, bilimsel makaleler etrafındaki sosyal görünürlüğü ve daha geniş etkileşimi ölçmek için geleneksel atıf tabanlı ölçümlerin ötesine geçer. Digital Science tarafından geliştirilen Altmetric Badge , tweetler ve sosyal medya paylaşımları, blog yazıları ve haber medyası kapsamı, sosyal yer imleme ve referans yöneticisi kayıtları, makale görüntülemeleri ve indirmeleri ve politika belgesi atıfları dahil olmak üzere geniş bir gösterge yelpazesini izler.
Scite Akıllı Alıntılar
Scite tarafından geliştirilen Akıllı Alıntılar, alıntı analizinde önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. Bir yayının kaç kez alıntılandığını saymak yerine, Akıllı Alıntılar her alıntının bağlamını sağlar ve alıntılanan iddia için destekleyici veya karşıt kanıt sağlayıp sağlamadığını sınıflandırır.
Dergi Performans Ölçütleri: Her Araştırmacının Bilmesi Gereken Operasyonel Göstergeler
Atıf temelli ölçütlerin ötesinde, çeşitli operasyonel göstergeler bir derginin verimliliği, seçiciliği ve erişimi hakkında pratik bilgiler sunmaktadır.
İlk Karara Sunma
Bu ölçüt, orijinal gönderim tarihi ile editörün ilk gönderilen sürüm hakkında herhangi bir karar verdiği tarih arasındaki ortalama süreyi gün olarak ölçer. Buna masa başı retleri, dış hakem değerlendirmesi olmadan yapılan retler ve geri çekmeler dahildir.
Başvurudan Kabul Edilmeye
Makalenin ilk gönderilme tarihinden, makalenin son sürümüne ilişkin nihai kabul kararına kadar geçen ortalama süreyi izleyen "gönderimden kabul edilmeye kadar geçen süre" metriği, birden fazla revizyon turunu da içeren tüm yayın sürecini kapsar.
Kabul oranı
Kabul oranı, belirli bir dönemde kabul edilen makalelerin, nihai karara ulaşan tüm makaleler içindeki yüzdesini ifade eder.
Tam Metin Görüntülemeleri ve Yayınlanan Toplam Makale Sayısı
Tam metin görüntülemeleri, yayıncının platformundaki benzersiz kullanım olaylarının sayısını gösterir; bunlar arasında HTML, PDF ve yazarın makalesine tam metin erişimi yer alır. Bu kullanım ölçütleri, araştırma topluluğunun bir derginin içeriğiyle ne kadar aktif bir şekilde etkileşimde bulunduğunu göstererek atıf verilerini tamamlar.
Yayına Kabul
Bu ölçüt, nihai kabulden nihai yayın tarihinin en erken tarihine kadar geçen ortalama süreyi izler.
En İyi Yazar ve Okuyucu Ülkeleri/Bölgeleri
Bu coğrafi dağılım ölçütleri, bir derginin yazarlarının ve okuyucularının nerede bulunduğunu ortaya koymaktadır. Dergi indeksleme ve veritabanı kapsamını değerlendiren araştırmacılar için coğrafi erişim önemli bir kalite göstergesidir.
Dergi Metriklerini Sorumlu Bir Şekilde Kullanma: Pratik Bir Çerçeve
Yayınlanacak Yeri Seçmek İçin
Dergi seçerken, tek bir sayıya güvenmek yerine kaliteyi değerlendirmek için birden fazla ölçüt kullanın. Ayrıca, geniş çapta keşfedilebilirliği sağlamak için derginin Web of Science, Scopus ve PubMed gibi büyük veritabanlarındaki indeksleme kapsamını kontrol edin.
Kendi Araştırma Etkinizi Değerlendirmek İçin
Bireysel düzeyde, dergi düzeyindeki ölçütleri makale düzeyindeki ölçütlerle ve kişisel h-endeksinizle birleştirin. En kapsamlı tabloyu elde etmek için Google Scholar, Scopus ve Web of Science gibi birden fazla veritabanında atıf analizi araçlarını kullanın .
Kurumsal ve Finansman Kararları İçin
San Francisco Araştırma Değerlendirme Bildirgesi (DORA), kurumların dergi tabanlı ölçütleri bireysel makale kalitesinin yerine geçici ölçütler olarak kullanmaktan kaçınmasını önermektedir.
| Değerlendirme Amacı | Önerilen Ölçütler | Kullanmaktan kaçın |
|---|---|---|
| dergi seçimi | IF, CiteScore, SNIP, kabul oranı, işlem süreleri | Yalnızca alan bağlamı olmadan eğer |
| Bireysel araştırmacı değerlendirmesi | H-endeksi, makale atıfları, Altmetrics, Akıllı Atıflar | Makale kalitesinin göstergesi olarak dergi etki faktörü |
| Hibe başvuruları | H-endeksi, atıf sayıları, makale düzeyinde Altmetrikler, toplumsal etki kanıtları | Disiplinlerarası Etki Faktörü karşılaştırmaları |
| Görev süresi ve terfi | Çoklu ölçütler + akran değerlendirmesi + niteliksel değerlendirme | Tek başına herhangi bir ölçüt |
Dergi Metriklerini Yorumlarken Yapılan Yaygın Hatalar
Disiplinler Arası Etki Faktörlerinin Karşılaştırılması. Atıf uygulamaları alanlar arasında son derece farklılık gösterir. Disiplinler arası değerlendirmeler için her zaman SNIP veya JCI gibi alan bazlı normalleştirilmiş ölçütler kullanın (Ali, 2020; DOI ).
Dergi prestijini makale kalitesiyle eşitlemek. Etki Faktörü, bir dergi genelindeki ortalama atıf performansını ölçer. Aynı dergi içindeki bireysel makalelerin atıf etkisi önemli ölçüde farklılık gösterebilir.
Derleme makalelerinin etkisini göz ardı etmek. Derleme makaleleri, orijinal araştırma makalelerine göre önemli ölçüde daha fazla atıf alma eğilimindedir. Daha yüksek oranda derleme makalesi yayınlayan dergilerin Etki Faktörleri yapay olarak şişirilmiş olabilir.
Öz atıfların göz ardı edilmesi. Bazı dergiler, yüksek öz atıf oranları nedeniyle yüksek metrikler göstermektedir. Aşırı öz atıf, metrikleri yapay olarak şişirebilir.
Sadece atıf metriklerine odaklanmak. Atıf tabanlı metrikler, araştırma etkisinin yalnızca bir boyutunu yakalar. Açık erişimli yayıncılık ve makale düzeyindeki alternatif metrikler, daha geniş etki biçimlerini yakalamaya yardımcı olur.
Dergi Metriklerini Nerede Bulabilir ve Doğrulayabilirsiniz?
Dergi Etki Faktörü ve JCI: Clarivate'in yıllık Haziran ayında güncellenen Dergi Atıf Raporları (JCR) aracılığıyla edinilebilir.
CiteScore, SNIP ve SJR: Scopus Kaynaklarında ücretsiz olarak mevcuttur.
Altmetric puanları: Altmetric Explorer'ı kontrol edin veya ilgili makale sayfalarında Altmetric halka simgesini arayın.
H-endeksi: Kişisel h-endeksinizi Google Scholar, Scopus veya Web of Science üzerinden hesaplayın.
Araştırmalarınızın Etkisini En Üst Düzeye Çıkarmak İçin Profesyonel Destek
Dergi ölçütlerini anlamak ilk adımdır, ancak bu bilgiyi stratejik bir yayın planına dönüştürmek uzmanlık gerektirir. Editverse olarak, araştırmacıların bilimsel çalışmalarının etkisini ve görünürlüğünü en üst düzeye çıkarmalarına yardımcı olmak için kapsamlı destek sağlıyoruz.
Makale Düzenleme
Araştırma makalelerinizin anlaşılırlığını, yapısını ve kaynak göstermeye hazır olma özelliğini geliştirmek için uzman editörlük hizmeti.
İstatistiksel Analiz
Yöntemlerinizi ve sonuçlarınızı güçlendirmek için profesyonel biyoistatistiksel destek.
Atıf Artırma Hizmetleri
Sistematik incelemeler ve meta-analizler yoluyla h-endeksinizi iyileştirmenize yönelik stratejik destek.
Sistematik incelemeler
Birincil araştırmalara göre 2-5 kat daha fazla atıf alan, PRISMA uyumlu incelemeler.
Sonuç
Dergi ve makale metrikleri, doğru kullanıldıklarında güçlü araçlardır. Dergi Etki Faktörü, 5 Yıllık Etki Faktörü, CiteScore, SNIP ve Dergi Atıf Göstergesi, dergi kalitesine farklı bakış açıları sunarken, Altmetrics ve Smart Citations, geleneksel atıf sayılarının tamamen gözden kaçırdığı bireysel makale etkisinin boyutlarını ortaya koymaktadır. Önemli olan, birden fazla metriği birlikte kullanmak, bunları her zaman alana özgü bağlamda yorumlamak ve hiçbir sayının bilimsel araştırmanın kalitesini veya önemini tam olarak yansıtamayacağını hatırlamaktır.
Bu ölçütlere hakim olarak, yüksek görünürlüğe sahip dergileri seçmede, araştırma etkinizi takip etmede ve hibe başvurularında ve kadro değerlendirmelerinde ikna edici bir sunum yapmada stratejik bir avantaj elde edersiniz. Yayın etkilerini uzman rehberliğiyle en üst düzeye çıkarmak isteyen araştırmacılar için Editverse'in profesyonel hizmetleri , makale hazırlığından stratejik dergi seçimine kadar uçtan uca destek sağlar.
Araştırmalarınızın etkisini en üst düzeye çıkarmaya hazır mısınız?
Doktora düzeyindeki ekibimizden dergi seçimi, makale hazırlığı ve atıf stratejisi konularında uzman tavsiyesi alın.
Editverse ile İlgili Kaynaklar
→ H-indeksini Anlamak: Bilimsel Etki
→ H-endeksinizi Geliştirmek İçin Stratejiler
→ Alana Özgü H-indeks Gereksinimleri
→ Akademik Değerlendirmelerde H-endeksinin Rolü
→ H-endeksini izlemek ve geliştirmek için kullanılan teknoloji ve araçlar.
→ Açık Erişimin H-endeksi Üzerindeki Etkisi
→ H-endeksini artırmaya yönelik başarılı stratejilere ilişkin vaka çalışmaları
→ SCI, Scopus, PubMed İndekslemeyi Anlamak
→ H-endeksini Anlamak: Kariyeriniz İçin Ne Anlama Geliyor?
→ Atıf Endeksinizi Nasıl Artırabilirsiniz?
Referanslar
- James, C., Colledge, L., Meester, W., Azoulay, N. ve Plume, A. (2019). CiteScore metrikleri: Scopus atıf indeksinden dergi metrikleri oluşturma. Öğrenilmiş Yayıncılık, 32 (4), 367 – 374. https://doi.org/10.1002/leap.1246
- Ali, MF (2020). Kütüphane ve bilgi bilimleri dergileri için farklı etki göstergeleri arasındaki korelasyonun değerlendirilmesi. Öğrenilmiş Yayıncılık, 34 (3), 315 – 330. https://doi.org/10.1002/leap.1353
- McEvoy, NL ve Latour, JM (2023). Etki faktörlerinden Altmetriklere. Yoğun Bakımda Hemşirelik, 28(S1), 4–6. https://doi.org/10.1111/nicc.12925
- Roldan-Valadez, E., ve diğerleri. (2019). Bibliyometri ile ilgili güncel kavramlar. İrlanda Tıp Bilimleri Dergisi, 188 (3), 939 – 951. https://doi.org/10.1007/s11845-018-1936-5
- Rawashdeh, B., ve diğerleri (2023). Önde Gelen Transplantasyon Dergileri: Bir Trend Analizi. Transplantasyon Dergisi, 2023 (1). https://doi.org/10.1155/2023/8858320
- San Francisco Araştırma Değerlendirmesi Bildirgesi (DORA). (2012). https://sfdora.org/read/