【摘 要】［目的］ 探索一种更加科学的青年编委遴选方法。［方法］ 利用层次分析法确立青年编委评价指标体系,通过11位资深编辑打分构建判断矩阵,通过一致性检验,确定各指标的权重,从而构建出青年编委评价模型。［结果］在遴选青年编委时,SCI论文个人影响因子、SCI论文发文量、该刊发文篇均被引频次和该刊发文量是主编们首要考虑的因素,复合权重分别为0.472、0.234、0.141和0.078。以《农业环境科学学报》为例,利用该方法能够得到青年学者的综合得分,从而遴选出所需数量的青年编委。［结论］ 利用该方法遴选青年编委具有较强的科学性和可操作性,可以为广大拟组建青年编委会的编辑部提供方法参考。
【关键词】科技期刊；青年编委；遴选；层次分析法
青年编委具有旺盛的精力、强烈的学术成长和发展需求、开阔的思路、极高的编辑工作参与热情等,是科技期刊编委会的有益补充,日益受到各编辑部的重视,在组稿、撰稿、稿件送审、出版专辑、组织学术活动、新媒体运营等方面发挥了重要作用。《药物不良反应杂志》[1]、《航空学报》[2]、《武汉交通职业学院学报》[3]、《含能材料》[4]、《放射学实践》[5]等编辑部系统总结了青年编委遴选、工作安排、功能发挥、考核等方面的经验和成效,对于青年编委在科技期刊发展中的作用给予了很高的评价。在先行者的带领下,越来越多的编辑部开始组建青年编委会。在CNKI中检索“青年编委”,可以得到大量的青年编委招聘信息和以青年编委名义开展的学术活动报道。
如何从众多的青年学者中遴选适合期刊发展的青年编委成为各编辑部面临的现实问题。青年编委既要有较高的学术实力,否则难以对评审稿件的学术质量进行把关;又要有强烈的参与办刊的意愿,否则就会成为挂名编委,无法发挥作用。从已有的研究来看,目前大部分编辑部采用招聘和考核相结合的形式组建青年编委会。由编辑部发布青年编委招聘信息,编辑部根据申请者的职称、称号、项目、论文等信息确定青年编委的人选。这种做法虽然在一定程度上保证了青年编委的学术实力和办刊意愿,但也存在一些问题:(1)仅靠招聘的形式难以发掘真正的优秀青年编委,尤其是对于一些影响力不高的期刊;(2)目前在综合考虑学术实力指标、办刊意愿等方面因素时,尚无可参考的客观方法,大部分依靠编辑的主观综合判断。丁筠[6]和易基圣[7]使用文献计量学方法从学术影响力、期刊贡献度等方面提出了 h指数、前3年年均发表文章数、期刊投稿数、审稿数等指标进行统计分析,根据综合得分来科学遴选编委。上述方法虽然比较科学,但有些指标不适用于青年编委的评价,而且指标之间没有权重,或者权重是作者根据经验主观设定,缺乏客观依据。
应用多项指标综合评价青年编委的遴选方法鲜有报道。文献计量学方法为客观评价青年编委提供了科学指标,层次分析法为确定评价指标之间的关系提供了定量化解决方案,本研究拟采用层次分析法构建适合青年编委的科学客观的、可操作性强的评价体系,为广大编辑部遴选青年编委或更新编委会提供方法参考。
1 利用层次分析法建立评价指标体系
层次分析法适用于多指标的综合评价,在环境评价[8,9]、风险评价[10,11]、功能评价[12]、能力评价[13]、期刊评价[14]等领域得到了广泛应用,它是将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统,将目标分解为多个准则,进而分解为多指标的若干层次,通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序(权数)和总排序,并将其作为目标(多指标)、多方案优化决策的系统方法,很适合于编委的综合评价。
评价指标并不是越多越好,要综合考虑科学性和可操作性,本研究结合已有的研究[3, 7],将目标层划分为学术水平和期刊贡献度两个准则层,分设2个和4个评价指标,指标体系如表1所示。
表1 青年编委评价指标体系
| 目标层 | 准则层 | 指标层 |
| 青年编委评价 | 学术水平 | SCI论文个人影响因子 |
| SCI论文发文量 | ||
| 期刊贡献度 | 该刊投稿量 | |
| 该刊发文量 | ||
| 该刊发文的篇均被引频次 | ||
| 该刊审稿量 |
1.1 学术水平
学术水平是评价青年编委的重要因素,汇集高水平学术论文且统计功能强大的Web of Science数据库是评价学者学术水平的主要工具。很多编辑部利用大型数据库考察编委的学术水平[15,16,17],丁筠[6]和易基圣[7]利用h指数法遴选编委。h指数对于已经有较大学术成就、发文量较大的科学家是适用的,但是并不适用于尚处于学术上升期的青年学者,这是因为h指数缺乏灵敏度、区分度不明显和不具有波动性[18]。本研究选用个人影响因子[19]作为评价学者论文质量的指标,该指标是一个动态指标,能够表明该学者当前学术影响力及是否还有提升的空间,适合于对年轻科学家学术影响力的判断,且易于操作[20]。 个人影响因子是指学者某一时间段内所发表的论文在某一年份的篇均被引频次。Pan等[19]研究了不同学科(物理、生物、数学) 的科学家在其学术生涯的不同时间窗口的发文量变化趋势,认为5年是一个合理的评价区间,因此本研究将SCI论文个人影响因子定义为学者在2014—2018年发表的SCI论文(Web of Science 核心合集)在2019年的篇均被引频次。
SCI论文个人影响因子只能反映学者论文的质量,学术水平还应综合考虑学者的发文量,因此SCI论文发文量也被用于学者学术水平的评价中,它是指学者2014—2018年在Web of Science 核心合集中发表的论文数量。
1.2 期刊贡献度
期刊贡献度是指学者作为作者和审稿专家对于期刊的贡献程度,能够直接反映学者对于期刊的认可度和参与办刊的意愿,包括该刊投稿量、该刊发文量、该刊发文篇均被引频次和该刊审稿量4个指标。已有研究表明[1,2,3,4],青年编委实际参与稿件初审、送审、投稿等流程并发挥相较于普通审稿专家和作者更大的作用,因此投稿量、发文量、审稿量等指标成为评价青年编委的可用指标。
该刊投稿量是指学者近5年(2014—2018年)向该刊投稿的数量,能够反映学者对该刊的认可度;该刊发文量是指学者近5年在该刊发表论文的数量,既能反映学者对于期刊的认可度,又能在一定程度上反映学者的水平;该刊发文篇均被引频次是指学者近5年在该刊发表论文的篇均被引频次,既能反映学者的学术水平,又能侧面反映学者对期刊的认可度,考察学者是否把好的成果发表到该刊上;该刊审稿量是指学者近5年在该刊审理完成的稿件数量。随着在线审稿系统的普及,上述指标均能在审稿系统或数据库中进行统计。
2 计算指标权重,构建评价模型
2.1 计算评价体系指标权重
按照层次分析法的规则,本研究构建了三个判断矩阵,分别为学术水平和期刊贡献度的二阶矩阵,SCI论文个人影响因子、SCI论文发文量的二阶矩阵和该刊投稿量、该刊发文量、该刊发文篇均被引频次、该刊审稿量四阶矩阵。请业内专家针对上述矩阵中的指标进行两两比较,根据相对重要性打分。本研究采用1—9标度法进行打分,其含义如表2所示。
表2 1—9 标度法含义
| 重要性级别 | 含义 | 说明 |
| 1 | 同样重要 | 两个因素比较,具有相同的重要性 |
| 3 | 稍微重要 | 两个因素比较,一个因素比另一个稍微重要 |
| 5 | 明显重要 | 两个因素比较,一个因素比另一个明显重要 |
| 7 | 非常重要 | 两个因素比较,一个因素比另一个重要得多 |
| 9 | 极端重要 | 两个因素比较,一个因素比另一个极端重要 |
| 2、4、6、8 | —— | 上述相邻判断的中间值 |
| 倒数 | 两个元素的反比较 |
笔者向13位中文核心期刊或SCI收录期刊编辑部的资深编辑发放问卷,收到11位编辑的有效问卷。这11人中90%以上具有正高级职称;有9人担任副主编,学科涵盖环境科学、农学、医学、数据、植物学、工程学、社会科学等学科;有SCI收录期刊主编3人,社会科学领域期刊主编1人。对11位编辑每个指标的打分求几何平均值,然后进行计算。计算各个矩阵的最大特征根及其对应的特征向量,即为权重值。由于判断矩阵各指标标度的确定具有一定的主观性,为保证层次分析法的分析结果更合理,需对权重值进行一致性检验。因为二阶矩阵都具有一致性,因此本研究只对四阶矩阵进行一致性检验。经计算,本研究创建的矩阵一致性比例为0.089,通过一致性检验,表明各评价因子权重值设置合理。将各指标的相对权重(Windex)乘以对应准则层的相对权重(Wcri),即可得到评价体系中各指标相对于评价总目标的复合权重(Wre),即为各评价指标的最终权重,计算公式为
Wre=Wcri×Windex （1）
计算得出评价体系中各层级指标的权重如表3所示。
表3 青年编委评价指标体系权重
| 目标层 | 准则层 | 相对权重 | 指标层 | 相对权重 | 复合权重 |
| 青年编委评价 | 学术水平 | 0.706 | SCI论文个人影响因子(C1) | 0.669 | 0.472 |
| SCI论文发文量(C2) | 0.331 | 0.234 | |||
| 期刊贡献度 | 0.294 | 该刊投稿量(C3) | 0.096 | 0.028 | |
| 该刊发文量(C4) | 0.266 | 0.078 | |||
| 该刊发文篇均被引频次(C5) | 0.480 | 0.141 | |||
| 该刊审稿量(C6) | 0.157 | 0.046 |
由表3可知,准则层学术水平的相对权重为0.706,远高于期刊贡献度的相对权重(0.294),说明主编们在遴选青年编委时更加注重学术水平,可能的原因是主编们认为期刊贡献度可以在担任青年编委之后提升,而学术水平难以在短时间内提升,且学术水平高则相应的期刊贡献度会更高。在学术水平指标中,SCI论文个人影响因子的权重0.669也大于SCI论文发文量的权重0.331,说明主编们更加注重学者发文的质量,而非数量,体现了主编们对于考核指标推动下部分学者发文重数量而轻质量现象的反制。在期刊贡献度指标中,该刊发文篇均被引频次的权重最高(0.480),与学术水平指标的评价一致,从侧面说明本研究指标权重的一致性较好,这是因为主编们更加注重作者稿件的质量,一方面高被引论文能直接提高期刊的影响因子和被引频次,另一方面作者能把自己高质量的论文投至某刊,直接说明了对某刊的认可程度。与之相对应的是该刊投稿量的权重最低(0.096),说明主编们反感“灌水论文”。该刊发文量的权重(0.266)高于该刊审稿量(0.157),说明主编们更加重视审稿专家作为作者角色对期刊的贡献。
综合计算复合权重,权重大小排序依次为SCI论文个人影响因子(0.472)、 SCI论文发文量(0.234)、该刊发文篇均被引频次(0.141)、该刊发文量(0.078)、该刊审稿量(0.046)和该刊投稿量(0.028)。
2.2 构建青年编委评价模型
本研究计算学者的综合得分(D),该得分是各指标的分数与对应权重的乘积之和,得分越高者越合适作为青年编委。
由于各类数据的量纲不同,因此需进行标准化处理,即将可量化数据转化为百分制,便于统计综合得分,各指标得分的计算为
Ci=(Corig,i-Cmin,i)/(Cmax,i-Cmin,i),i=1,2,…,6 （2）
式中:Ci为第i个指标的得分;Corig,i为第i个指标的原始得分;Cmin,i为第i个指标的最小得分;Cmax,i为第i个指标的最大得分。根据表3中各评价指标的缩写和对应的权重,青年编委的评价模型为
D=C1×0.472+C2×0.234+C3×0.028+C4×0.078+C5×0.141+C6×0.046 （3）
由于C3和C6的权重很小,因此青年编委的评价模型可简化为
D=C1×0.472+C2×0.234+C4×0.078+C5×0.141 （4）
3 方法的应用
本研究以《农业环境科学学报》为例,检验该方法的科学性和适用性。刘俊婉等[21]研究了高被引科学家论文产出力的年龄分布,发现高峰期集中在40——55岁;有研究表明自然科学发明的最佳年龄段是25——45周岁,峰值是37周岁[2]。根据相关研究结果和大部分编辑部的做法[22],本研究限定青年编委的年龄为45岁及以下,学者的年龄通过文献、审稿专家信息或互联网获得。
根据2.1节层次分析法的结果,遴选青年编委重要的参考指标依次是SCI论文个人影响因子、SCI论文发文量、该刊发文篇均被引频次和该刊发文量,前3个指标由于没有目标作者,比较难统计,而第4个指标“该刊发文量”比较容易统计,因此从该指标入手,利用该指标确定该刊高产作者名单之后,再统计前3个指标。
在CNKI中检索《农业环境科学学报》2014—2018年的所有论文,点击作者发文量排序,限于篇幅,本研究选出发文量排在前7位且不超过45岁的青年学者,统计该刊发文量;通过被引频次计算该刊发文篇均被引频次;然后登录Web of Science数据库中的核心合集,按照作者姓名和单位检索上述学者2014—2018年的SCI发文量,统计SCI论文在2019年的被引频次并计算SCI论文个人影响因子。各指标的原始数据如表4所示。
表4 《农业环境科学学报》2014—2018年发文量排在前7位的青年学者各指标的原始数据
| 学者 | 王老师 | 赵老师 | 王老师 | 苏老师 | 蔡老师 | 修老师 | 徐老师 |
| SCI论文个人影响因子 | 5.000 | 1.500 | 9.250 | 2.750 | 5.917 | 2.600 | 5.750 |
| SCI论文发文量 | 22 | 4 | 12 | 20 | 48 | 5 | 4 |
| 该刊发文量 | 15 | 12 | 11 | 9 | 6 | 9 | 7 |
| 该刊发文篇均被引频次 | 21.133 | 3.583 | 8.909 | 3.667 | 13.333 | 4.222 | 4.571 |
将表4的各指标按照(2)式作标准化处理,然后代入(4)式,计算各学者的综合得分及排序如表5所示。
表5 《农业环境科学学报》2014—2018年发文量排在前7位的青年学者的综合得分排序
| 排序 | 姓名 | 单位 | 综合得分 |
| 1 | 王老师 | 扬州大学 | 60.07 |
| 2 | 蔡老师 | 暨南大学 | 58.13 |
| 3 | 王老师 | 中国科学院 | 52.79 |
| 4 | 徐老师 | 四川农业大学 | 27.54 |
| 5 | 苏老师 | 中国农科院 | 18.79 |
| 6 | 修老师 | 中国农科院 | 10.34 |
| 7 | 赵老师 | 中国农科院 | 5.20 |
由表5可知,利用该方法可以对青年学者得分进行排序,也就是青年编委候选人的排序。编辑部可以根据青年编委的需求人数扩大统计范围,遴选出合适的青年编委。该方法也可以与招聘法结合使用,利用本文模型计算应聘者的综合得分,根据得分高低遴选青年编委。因此,该方法对于编委遴选具有一定的参考价值。
综上所述,相对于目前编辑部广泛使用的招聘青年编委的做法[1,2,3,4,5],本文方法能够化被动为主动,在更广范围内遴选青年编委,科学性、客观性更强;相对于已有的利用文献计量学遴选编委的方法[6,7],本文方法更系统,利用层次分析法确定指标的权重,结果更客观可信。在越来越多编辑部发展青年编委的背景下,对于优秀青年编委的争夺日益激烈,本文方法科学性较强,权重客观可信,能够为编辑部抢夺先机提供方法参考且具有较强的可操作性。
4 结语
针对目前缺乏科学的青年编委遴选方法的现状,本研究利用层次分析法构建了青年编委评价体系,通过11位资深编辑的打分获取了指标体系的权重,通过一致性检验,构建出青年编委评价模型。模型显示,在遴选青年编委时,SCI论文个人影响因子、SCI论文发文量、该刊发文篇均被引频次、该刊发文量是主编们首要考虑的因素,复合权重分别为0.472、0.234、0.141和0.078。通过笔者检验,利用该模型遴选青年编委具有较强的科学性和可操作性,可以为广大拟组建青年编委会的编辑部提供方法参考。
本研究的不足之处体现在两个方面:(1)无论是本研究设计的评价指标还是主编们的认定,都把论文的引用情况作为评价学者学术水平的重要指标,但这种方法一直存在争议。越来越多的学者支持《关于研究评价的旧金山宣言》(San Francisco Declaration on Research Assessment,https://sfdora.org/),呼吁停止使用影响因子评价个人的学术工作,但本研究没有在此方面有所突破。(2)为本研究打分的主编大部分来自自然科学领域,且都是中文核心期刊或SCI收录期刊的主编,因此本研究的结果适用于高水平的自然科学期刊,不适用于社会科学期刊,是否适用于较低水平的科技期刊,尚需进一步研究。
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