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关于论文写作发表的小建议，仅供参考哈~
建议一：抓住每个当审稿人的机会
建议二：像专家一样写作
建议三：**“高远”，不局限于现有数据
建议四：保证研究的一致性
建议五：别指望审稿人或审稿过程能帮你把文章“写”完
建议六：将文章投给“对”的期刊
建议七：将研究视为一项投资
建议八：与高产出学者合作
建议九：预测编辑和审稿人的看法
建议十：将审稿人和编辑的初次评价视为文章修改的起点，而非文章发表的最终定论
2007年，美国华盛顿大学和加州大学的Bergstrom等人组成的研究小组发布了一个新的期刊引文评价指标——Eigenfactor。与影响因子不同，Eigenfactor的基本假设是：期刊越多的被高影响的期刊所引用则其影响力也越高。Eigenfactor使用Thompson公司的Journal Citation Reports (JCR)为数据源，构建剔除自引的期刊5年期引文矩阵，以类似于 PageRank的算法迭代计算出期刊的权重影响值，实现了引文数量与价值的综合评价。
引自：特征因子(Eigenfactor)的背景及部分性质. 赵星. 科学网. 网址：科学网-特征因子(Eigenfactor)的背景及部分性质 - 赵星的博文
Eigenfactor由华盛顿大学和加州大学圣塔芭芭拉分校的West, Bergstrom等人组成的研究团体构建和完善，其工作原理类似于Google 的“网页排名”(PageRank)：两者都基于社会网络理论, 区别在于Google 利用网页链接，而Eigenfactor 则借助引文链接。他们都基于整个社会网络结构对每篇论文(或每个网页)的重要性进行评价。
与期刊影响因子不同的是，Eigenfactor不仅考察了引文的数量，而且考虑了施引期刊的影响力，即：某期刊如果越多地被高影响力的期刊引用，则该期刊的影响力也越高。正如Google 考虑超链接的来源，Eigenfactor也充分考虑引文的来源，并在计算中赋予不同施引期刊的引文以不同的权重。
有关Eigenfactor的工作原理及演示过程请详见Revealing the Structure of Science。
特征因子分值(Eigenfactor Score)的计算基于过去5年中期刊发表的论文在JCR统计当年的被引用情况。与影响因子比较，期刊特征因子分值的优点主要有：(1) 特征因子考虑了期刊论文发表后5年的引用时段，而影响因子只统计了2年的引文时段，后者不能客观地反映期刊论文的引用高峰年份; (2) 特征因子对期刊引证的统计包括自然科学和社会科学，更为全面、完整；(3) 特征因子的计算扣除了期刊的自引; (4) 特征因子的计算基于随机的引文链接，通过特征因子分值可以较为合理地测度科研人员用于阅读不同期刊的时间。24小时服务热线（同步微）：177-3280-1703（杨编辑）QQ：130-4296-054
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