【摘 要】［目的］分析Publons医学领域最活跃的审稿人特征及其审稿特征，为英文医学期刊编辑利用网络遴选审稿人提供实证参考。［方法］采用SPSS 21.0统计软件分析Publons医学领域审稿次数最多的250位审稿人的专业和地理分布，审稿、发文、被引计量学指标和审稿期刊的水平。［结果］审稿人及审稿数量全球分布不平衡;审稿人学术阶段有多样性;部分审稿人只为WoS来源期刊审稿。审稿人发表论文数量、以第一作者发表论文数量、被引频次、h指数与经验证审稿总次数、过去12个月经验证审稿次数均为正相关;经验证审稿总次数和过去12个月审稿次数正相关。［结论］英文医学期刊编辑应增加审稿人多样性，重视论文数据和方法审核，合理安排单篇论文审稿人的专业构成;同时加强初审，选择适合期刊水平和近期发文、审稿较活跃的审稿人。
【关键词】国际审稿专家；同行评议；英文医学期刊；计量学指标；Publons
同行评议是论文发表的核心环节，合适的审稿人可帮助提升论文质量，节约编辑和作者时间以及期刊运营成本;不合适的审稿人则会导致审稿周期延长，稿件反复修改仍然被拒，不仅打击作者投稿的积极性，也给期刊声誉带来负面影响。科技创新日新月异，专业文献层出不穷，几乎没有编辑仅凭个人或熟识的专家就能完成所有来稿评审。如何准确找到能胜任、且同意评审的审稿人是困扰众多期刊编辑的难题。
Publons全球审稿调查报告显示[1]，75%的期刊编辑认为找审稿人是最难的工作。我国大多数英文科技期刊的国际影响力较低，邀请国际专家审稿更加不易[2]。有学者分享了通过检索数据库、行业学会网站、社交网站，邀请潜在审稿人、扩展国际审稿专家库的经验[3，4]。部分学者提出应根据h指数、发文数量和发文期刊水平遴选审稿人[5，6]。然而，如何根据审稿人审稿、发文、被引等计量学指标遴选国际审稿人尚未见报道。
受单盲、双盲同行评议的限制，期刊审稿数据一般只在编辑部或出版商内部可见，对同行评议的研究大多基于单刊数据[7，8，9]、案例分享、理论总结[10，11，12，13]，或介绍国外期刊及Publons经验[14，15，16]、引入同行评议新模式[17，18]，缺少对同类期刊一段时间内同行评议数据的量化研究。
Publons是著名的审稿人认证平台，截至2019年11月注册用户已超过200万，官方认证审稿记录500万条，并与全球超过2500家出版机构的5000种期刊成为合作伙伴[19]，部分期刊甚至允许审稿人在Publons公开审稿意见。利用Publons丰富的数据对同行评议研究可突破期刊和出版商数量限制，进行大样本、多角度的量化分析，指导期刊编辑解决找审稿人难的实际问题。
国外对Publons数据已有较多研究，如Raoult[20]利用Publons平台的审稿数据，分析科研人员应承担的审稿量;Pomponi 等[21]统计了Publons 250位经验证审稿次数最多的审稿人的地理分布及计量学指标特征。国内黄颖等[22]和刘丽萍等[23]利用2018年Publons同行评审奖获得者数据，分析了审稿人工作量和获奖审稿人分布。然而，Publons同行评审奖是评选当年所有23个ESI （Essential Science Indicators）学科审稿数量排名前10%的审稿人[24]，由于各学科性质迥异，针对全部获奖审稿人的研究成果对具体学科期刊同行评议的参考作用有限。与国外相比，我国对Publons数据的分析较少。
为促进我国英文医学期刊国际化审稿，解决找审稿人难的实际问题，本文收集了Publons平台医学领域审稿次数最多的250位国际审稿人数据，分析其地理和专业分布、审稿、发文和被引等计量学指标及审稿期刊特征，旨在为期刊编辑利用网络遴选国际审稿人提供实证参考，研究结果对提升英文医学期刊的国际化审稿效率和国际影响力有一定的指导意义。
1 研究对象与分析方法
1.1 Publons审稿人数据
Publons发展至今已成为审稿人记录、管理、展示个人学术成果的平台。用户在Publons主页可通过Researchers目录检索功能查询审稿人信息，检索方法有：姓名/科研人员标识码、研究领域、机构和国家/地区。
审稿人可通过4种方式添加发文历史[25]:（1）从WoS导入论文;（2）从ORCID网站个人主页导入论文;（3）逐个输入论文DOI号或题名，后台自动检索匹配添加;（4）上传整理好的论文列表文件（RIS、 CSV 或BibTex格式）。Publons显示的被引频次、h指数是基于WoS核心合集数据库（Web of Science Core Collection）的数据[26，27]。
1.2 数据采集
打开Publons主页Researchers目录，从“Research Fields”检索框的检索词列表中选择“Medicine”，并勾选“Metrics Display: Web of Science Core Collection only”选项。由于一次审稿人检索最多只允许访问250条结果，参照文献[22，23]，将检索结果按“Verified Reviews”降序排列;逐个采集经验证审稿次数最多的250位审稿人数据，采集时间为2019年12月9日。
收集的审稿人数据有：（1）基本信息，包括姓名、所在机构、国家/地区、发表论文数量、在WoS来源期刊发表论文数量、经验证审稿次数、经验证编辑次数、过去12个月（2018年12月9日—2019年12月9日）经验证审稿次数、被引频次、h指数、2010—2019年每年被引频次（2019年的数据截止到数据采集当天），共250条;（2）发表论文信息，包括审稿人姓名、论文标题、发表时间、是否为第一作者、发表期刊名称、是否为WoS来源期刊，共11185条;（3）审稿期刊信息，包括审稿人姓名、期刊名称、为该刊审稿次数、是否为WoS来源期刊，共4232条。
250位审稿人均有经验证审稿次数、过去12个月经验证审稿次数、经验证编辑次数; 85位审稿人的其他计量学指标为0。由于Publons显示的被引计量学指标是根据审稿人添加的论文生成的数据[26，27]，因此默认这85位审稿人未填写发表论文信息，在部分分析中给予剔除。
1.3 分析方法
将采集的数据分类汇总后输入SPSS 21.0统计软件进行分析，经SPSS正态性检验，所有资料包括发表论文数量、经验证审稿次数、经验证编辑次数、被引频次、h指数均为非正态分布，用中位数（第一四分位数，第三四分位数）表示，组间比较采用非参数曼-惠特妮U检验（Mann-Whitney U test），各指标与经验证审稿次数、过去12个月经验证审稿次数的相关性分析采用斯皮尔曼等级相关检验（Spearman's Correlation Coefficient for Ranked Data），检验水准：α=0.05。
2 结果与分析
2.1 审稿人地理和学科分布
2.1.1 审稿人和审稿数量地理分布
35位审稿人所在国家/地区缺失，根据已有机构地址、ORCID或WoS科研人员标识码（Web of Science Researcher ID）查找补充，24位因查找失败被剔除，最终分析226位审稿人及其审稿数量的地理分布。
如图1所示，226位审稿人来自全球45个国家，其中美国（53位）、澳大利亚（18位）、英国（17位）、日本（12位）人数比较集中，共100位，占44.2%;审稿人在其余国家/地区分布较分散，非洲除埃及（8名）和乌干达（1名）外，无审稿人分布。
图1 审稿人和审稿次数国家和地区分布
250位审稿人共审稿21164次，人均84.7次，中位数为24次。审稿次数排名前10的国家，其审稿人共审稿16279次，占76.9%。美国、印度、奥地利和日本的审稿人分别审稿3225次、2240次、2220次和2143次，排在前4位，人均60.8次、320次、1110次和178.6次;有8个国家的审稿人人均审稿超过1000次，但25个国家/地区的审稿人人均审稿少于100次。中国的审稿人共审稿130次（中国大陆有4位审稿人，审稿35次;香港地区3位，审稿77次;台湾地区1位，审稿18次），人均16.25次。
2.1.2 审稿人学科分布
Publons用户可从系统列表中选择研究领域，也可自行添加领域关键词，每位用户可填写多个研究领域[28]。本研究参照Publons对比同一领域审稿人数据时采用的ASJC（All Science Journal Classification）学科分类法[29，30]对审稿人研究领域进行归类。250位审稿人均有研究领域信息，共计1633个关键词，人均6.5个;按ASJC归类后，共585个关键词，覆盖了ASJC 的Medicine目录下全部49个专业，其中出现频率最高的是Onclology（肿瘤学，41次）、Epidemiology（流行病学，34次）、Surgery（外科学，32次），其他专业的出现频率见图2。
图2 审稿人研究领域分布
2.2 审稿人计量学指标分析
2.2.1 审稿人审稿、发文和被引计量学指标
审稿人经验证审稿次数、编辑次数、发表论文数量、被引频次、h指数差异较大，详见表1。88位（35.2%）审稿人审稿次数≤50次，但34位（13.6%）超过150次。过去12个月，27位（10.8%）审稿人审稿0次，而15位（6%）超过100次，其中12位审稿150次以上。仅56位审稿人有编辑记录，其中7位审稿人的编辑次数超过100次。
表1 审稿人审稿、编辑、发文历史和被引计量学指标分布
| 指标 | 数值范围 | 中位数 | 第一四分位数 | 第三四分位数 | 众数 | 第90百分位数 |
| 经验证审稿次数* | 5~1974 | 24 | 10 | 79.75 | 6 | 198.30 |
| 经验证编辑次数* | 0~220 | 0 | 0 | 0 | 0 | 23.50 |
| 过去12个月经验证审稿次数* | 0~334 | 7 | 2 | 19.25 | 0 | 48.90 |
| 发表论文数量# | 1~532 | 37 | 17 | 83 | 15 | 153.2 |
| 在WoS来源期刊发表论文数量# | 0~480 | 18 | 2.5 | 53 | 0 | 116.6 |
| 以第一作者发表论文数量# | 0~399 | 27 | 10.5 | 53 | 10 | 116 |
| 总被引频次# | 0~9904 | 133 | 13 | 646 | 0 | 1963.8 |
| h指数# | 0~55 | 6 | 1 | 13.5 | 0 | 22.40 |
剔除85位未填写发表论文的审稿人，剩余审稿人超过一半（101/165，61.2%）发表论文数少于50篇，21位（12.7%）少于10篇;但29位（17.6%）超过100篇，其中7位超过300篇。33位（20%）审稿人从未在WoS来源期刊发表论文，但19位（11.5%）在WoS来源期刊发表论文数超过100篇，其中3位超过300篇。3位审稿人无第一作者发文记录，41位（24.8%）以第一作者发表论文≤10篇，而16位（10.9%）以第一作者发表论文超过100篇。
165位审稿人中28位（17.0%）被引频次为0，而93位（56.4%）被引≥100次，其中30位（18.2%）超过1000次。36位（21.8%）审稿人的h指数为0;但23位（13.9%）h指数≥20。
2.2.2 审稿人2010—2019年每年被引频次
165位审稿人2010—2019年（截至2019年12月9日）的被引频次分布见图3。2010—2019年每年被引频次最小值均为0，最大值为558－2678不等。2010—2012年被引频次中位数均为0， 2013—2015年分别为1、3和5，2016—2019年则增加为10、17、24和29。可见，审稿人学术影响力整体呈上升趋势，近5年上升明显。
图3 2010—2019年审稿人发表论文的被引频次分布
注：C为审稿人发表论文的被引频次;异常值未在图中显示。
59位审稿人近10年每年均有论文被引用，其学术生涯至少10年;35位审稿人的被引频次为0，2010—2014年72位审稿人的被引频次为0， 2010—2015年61位审稿人的被引频次为0。8位审稿人10年间总共被引用了1——8次;34位被引用了10——98次;总被引20次以下的审稿人首次被引基本在2015年甚至2017年之后。88位审稿人10年总被引频次≥100次，其中28位大于1000次，最多为6895次。由此推测，截至2019年12月，部分审稿人学术生涯已有10年以上，一部分5年以上，另一部分则小于5年，尚处于学术生涯早期[31]。
2.3 审稿活动特征分析
2.3.1 审稿期刊
250位审稿人为同一期刊审稿最少1次，最多为1320次。104位（41.6%）审稿人只为WoS来源期刊审过稿，146位（58.4%）既为WoS来源期刊也为非WoS来源期刊审稿;18位审稿人分别只为1种期刊审稿，其中13种为WoS来源期刊，5种为非WoS来源期刊。
剔除信息不全（85位）和只为非WoS来源期刊审过稿（5位）的审稿人，160位审稿人中105位既为WoS来源期刊也为非WoS来源期刊审稿（组1）;55位只为WoS来源期刊审过稿（组2）。对组1和组2进行比较，发现组1的审稿人发表论文数量、以第一作者发表论文数量、经验证的审稿次数、经验证的编辑次数，以及过去12个月的经验证审稿次数均超过组2的审稿人，差异有统计学意义（均为P<0.05），但两组其他指标的差异无统计学意义（表2）。
表2 160位审稿人的审稿、编辑、发文历史、被引计量学指标比较
| 指标 | 指标中位数(第一四分位数,第三四分位数) | |||
| 组1(n1=105) | 组2(n2=55) | Z值 | P值 | |
| 发表论文数量 | 45(21,94) | 29(12,66) | -2.294 | 0.022 |
| WoS来源期刊发表论文数量 | 18(0.5,63.5) | 18(7,49) | -0.150 | 0.881 |
| 第一作者发表论文数量 | 35(13,63.5) | 18(8,39) | -2.531 | 0.011 |
| 经验证审稿次数 | 68(25.5,190) | 16(9,41) | -5.343 | <0.001 |
| 经验证编辑次数 | 0(0,14.5) | 0(0,0) | -4.305 | <0.001 |
| 被引频次 | 130(8,718) | 166(25,624) | -0.599 | 0.549 |
| 过去12个月发表论文数量 | 2(0,7.5) | 1(0,4) | -1.274 | 0.203 |
| 过去12个月在WoS来源期刊发表论文数量 | 1(0,6) | 0(0,4) | -1.154 | 0.249 |
| 过去12个月以第一作者发表论文数量 | 1(0,3) | 0(0,2) | -1.437 | 0.151 |
| 过去12个月以第一作者在WoS来源期刊发表论文数量 | 0(0,3) | 0(0,2) | -1.133 | 0.257 |
| 过去12个月经验证审稿次数 | 18(5,42.5) | 5(2,10) | -4.290 | <0.001 |
| h指数 | 6 (0, 14.5) | 6(2, 11) | -0.184 | 0.854 |
2.3.2 审稿数量相关因素分析
表3所示的相关性检验结果显示：审稿人发表论文数量、在WoS来源期刊发表论文数量、以第一作者发表论文数量、经验证编辑次数、总被引频次、h指数与审稿总次数均为弱到中等程度的正相关;过去12个月审稿次数与审稿总次数有较强程度正相关（P均<0.001）。
表3 各变量与经验证审稿总次数的相关性分析
| 变量 | 发表论文数量 | WoS来源期刊发表论文数量 | 以第一作者发表论文数量 | 编辑次数 | 总被引频次 | 过去12个月审稿次数 | h指数 |
| P | 0.000 | 0.002 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.001 |
| R | 0.478 | 0.234 | 0.464 | 0.644 | 0.225 | 0.768 | 0.246 |
过去12个月审稿人发表论文数量、在WoS来源期刊发表论文数量、以第一作者发表论文数量、以第一作者在WoS来源期刊发表论文数量、h指数与同一时期审稿次数均为正相关（P<0.05或P<0.001），详细统计结果见表4。
表4 各变量与过去12个月审稿次数的相关性分析
| 变量 | 过去12个月发表论文数量 | 过去12个月在WoS来源期刊发表论文数量 | 过去12个月第一作者发表论文数量 | 过去12个月以第一作者在WoS来源期刊发表论文数量 | h指数 |
| P | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.03 |
| R | 0.403 | 0.392 | 0.420 | 0.362 | 0.169 |
3 启示与建议
3.1 打破固有思维，增加审稿人多样性
结果显示，审稿人集中分布在美国、澳大利亚、英国、日本，审稿数量排在前10位的国家审稿人承担了将近80%的审稿量，这和Publons的调查结果一致[1]。其原因可能是英美等发达国家发表论文数和期刊数较多[1]，审稿人更愿意为本国期刊或本国作者撰写的稿件审稿[32]，编辑也偏好邀请美英等发达国家/地区的审稿人[1]。新兴国家/地区的科研人员接受审稿邀请的比例（56.5%）高于发达国家/地区（49.5%），但更少收到审稿邀请[1]。来自中国的审稿人不多，人均审稿次数较少，但有学者对比中国和外国审稿人对同一中国期刊157篇稿件的审稿情况，发现中国审稿人接受审稿邀请的比例更高，审稿速度更快[33]。
审稿人缺少多样性在Nature[34]、Wiley[35]、Elsevier[36，37]以及著名的美国学术出版学会博客“The Scholarly Kitchen”[38]多次引起热议。为防集体思维危害，期刊应增加审稿人民族和地理分布的多样性。有报道显示[35]，期刊在网站刊登公告，招募女性、年轻的科研人员和其他非代表性人群审稿人后，审稿人数明显增加。期刊编辑应打破固有思维，增加新兴国家/地区审稿人及其他非代表性人群审稿人的比例，提高送审邀请接受率。
3.2 重视数据和方法审核，优化审稿人专业构成
250位审稿人的研究领域覆盖了ASJC 学科分类法“Medicine”目录下全部49个专业，包括医学统计学、伦理学等，研究人数较多的是肿瘤学、流行病学和外科学，较少的是组织学、胚胎学、皮肤科学。医学论文内容常涉及多个领域，包括复杂的统计学方法，编辑送审时，不仅要准确判断论文内容所属学科方向，精准选择“小同行”审稿人，还应增加统计学及其他相关学科专家，为论文实验设计、数据处理、结果解读把关。
医学科研论文设计和写作有较多指南、规范，且不同类型的稿件审查重点不同。比如，基础研究要确保实验方法详实、有可重复性;观察性研究报告如横断面研究、病例-对照研究和队列研究须符合《加强观察性流行病学研究报告声明》（Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology， STROBE Statement）自查清单中各项要求;问卷调查中量表数据要确保有较高的信效度。编辑可根据稿件内容合理安排审稿人专业构成，全面审查论文科学性、新颖性和完整性，促进真实可靠的研究成果发表。
3.3 重视学术生涯早期的科研人员在审稿中的作用
250位审稿人大部分审稿少于100次，但有13.6%的审稿人审稿超过150次。过去12个月，10.8%的审稿人审稿0次，但12位审稿超过150次，即除去本职工作，几乎每2天审稿一次，承担的审稿任务较重。
在WoS来源期刊发表论文超过100篇、以第一作者发表论文超过100篇、发表论文被引超过1000次以及h指数≥20的审稿人分别占11.5%、10.9%、18.2%和13.9%，这部分审稿人论文产出多，影响力大。以第一作者发表论文≤10篇，从未在WoS来源期刊发表论文、被引频次为0，h指数为0的审稿人分别占24.8%、20.0%、17.0%和21.8%，这部分审稿人论文产出少，影响力低，但同样积极审稿。据2010—2019年每年被引频次和10年总被引频次推测，部分审稿人学术生涯已超过10年，部分尚处于学术生涯早期。
编辑大多偏好邀请学术影响力大的权威审稿人审稿，但权威审稿人日程安排紧凑，用于审稿的时间、精力较少，且收到审稿邀请多，并不总是合适的审稿人。博士、博士后等处于学术生涯早期的科研人员往往对某一领域有较深了解，在同行评议体系中获益较多[39，40]，在职业上升过程中需要提高声誉，因此审稿热情高、质量好[41]，编辑应重视学术生涯早期的科研人员在审稿中的作用。
3.4 重视初审，根据期刊水平合理选择审稿人
250位审稿人中，41.6%只为WoS来源期刊审过稿，7.2%只为1种期刊审过稿，其中大部分是WoS来源期刊，说明部分审稿人只为质量较好的期刊/论文审稿。有学者认为，高质量期刊来稿量大，只送审质量较好的稿件，找审稿人不难;而一般期刊对来稿创新性和重大意义要求不高，找审稿人较难[42]。
研究表明，编辑成功邀请审稿人的难度越大（或同意审稿的专家数占邀请专家数的比例越小），则论文最终被拒的可能性越大[43]，笔者所在期刊也有类似情况。同行评议的隐性回报是了解前沿动态，若稿件被多名专家拒审，从一个侧面说明稿件创新性不足。为避免时间、人力浪费，编辑应在初审阶段把好关，只送审部分可能发表的稿件。
既为WoS来源期刊也为非WoS来源期刊审稿的审稿人发表论文数量、以第一作者发表论文数量、经验证审稿次数、编辑次数，以及过去12个月经验证审稿次数均显著超过只为WoS来源期刊审稿的审稿人，其可能原因是发表的论文多，收到的审稿邀请也多。部分审稿人只为WoS来源期刊审稿，可能是出于职业发展的考虑[41，44]。科研人员职业进程中发表论文都饱含编辑和审稿人的辛勤付出，也应在能力范围内积极审稿，回馈学术界。
3.5 根据审稿人计量学指标判断审稿活跃程度
相关性检验结果显示，审稿人发表论文越多、以第一作者发表论文越多、编辑次数越多、被引频次越高、h指数越高，则审稿总次数越多，这可能是科研人员在学术生涯上升过程中的积累。然而进一步分析显示，过去12个月审稿人发表论文数量、在WoS来源期刊发表论文数量，以及以第一作者发表论文数量、以第一作者在WoS来源期刊发表论文数量与同一时期的审稿次数也呈正相关，劳动密集的科研活动并未减少审稿人审稿数量，审稿活跃的审稿人同样也是论文产出频繁的科研人员。这提示编辑可根据审稿人近期发表论文数量、以第一作者发文数量和发文期刊质量评估审稿人的活跃程度。
4 结语
本研究突破单刊审稿人库的限制，利用Publons的丰富数据，全面、细致地分析了医学领域审稿最活跃的审稿人专业、地理位置分布，以及审稿、发文和被引计量学指标，探索了与审稿人审稿数量相关的因素。发现审稿人和审稿数量地理分布不平衡，学术影响力和学术阶段有多样性，意味着审稿较少的科研人员有望满足不断增长的审稿需求，英文医学期刊编辑可适当增加新兴国家/地区审稿人以及处于职业生涯早期的审稿人比例，提高审稿邀请接受率。
由于医学论文的特殊性，英文医学期刊编辑送审时除了选择“小同行”审稿人外，还应增加统计学及其他相关学科专家，为论文的实验设计、数据处理、结果解读把关，全面审查论文质量。部分审稿人只愿意为质量较好的期刊/论文审稿，编辑应加强初审，只送审部分可能发表的稿件，并根据期刊所处行业水平选择审稿人;审稿人发文、被引等计量学指标与审稿总次数、过去12个月审稿次数均为正相关，可根据审稿人近年发文和论文被引情况评估审稿人的审稿活跃程度。
本研究有一定的局限性：Publons一次检索最多只允许访问250条结果，导致本研究样本量较小;分析对象仅限于审稿次数较多的审稿人，不能反映医学领域审稿人全貌，且未考察审稿意见质量。另外，本研究只分析了期刊送审，审稿人发表的书刊章节未计入发表论文数。今后将采集更大样本数据完善结果，进一步深入探讨审稿意见质量、审稿期刊质量与审稿人计量学指标的关系，为英文期刊编辑利用网络遴选审稿人提供参考。
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