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基于h指数、h_m指数及复合影响因子的图书情报专业期刊评价分析
本文旨在探讨基于h指数、h_m指数及复合影响因子的图书情报专业期刊评价分析。随着信息技术的快速发展和知识产生的日益繁荣，学术界对期刊的评价也越来越重视。作为期刊的一项重要评价指标，影响因子一直备受关注。但是，随着学术界的深入研究和思考，h指数、h_m指数及复合影响因子等新兴评价指标也逐渐成为学术界考虑的重点。
首先，我们来看一下h指数。h指数是2005年由美国加州大学圣地亚哥分校的物理学家JorgeE.Hirsch提出的一个评价学者学术影响力的新指标，其意义是一个学者在其发表的论文中至少有h篇论文被引用了至少h次。其优势在于可以避免少数高引用文章对象对期刊总体影响的问题，更加公平客观地反映作者的影响力。在期刊评价方面，h指数也被广泛应用，作为一个不可或缺的评价指标。
其次，我们来看一下h_m指数。h_m指数是在h指数的基础上，增加考虑引用计数的权重区分，以更好地评价学者的学术影响力。假设一个学者在其h篇高引用文章之中，其中第一篇文章的引用次数是m，那么他的h_m指数为h_m=h+(m-1)/h。h_m指数可以更好地反映高引用文章对学者影响力的贡献度，也更加公平客观地评价作者的学术贡献。
最后，我们来看一下复合影响因子。复合影响因子是综合考虑期刊的影响力、文章的质量、引用率等多维度指标来评价期刊的学术影响的指标。复合影响因子可以更好地反映期刊对领域学术研究的贡献，并且能够避免单一因素影响评价结果的问题。复合影响因子是一种更加全面、客观、科学的评价指标。
在图书情报专业期刊评价中，这三个指标都是非常重要的。以h指数为例，它可以在考虑期刊发表量的基础上更为客观地反映作者的影响力；而h_m指数则进一步将高引用文章对作者影响力的贡献更加全面地考虑了进去；而复合影响因子则可以更加全面地反映期刊贡献。
综上所述，基于h指数、h_m指数及复合影响因子的图书情报专业期刊评价分析是一个全面、客观科学的方法。其中各项指标都有其独特的优势，在评价过程中应相互补充、取长补短。相信未来会有更加科学、高效的期刊评价方法出现，让学术界的评价更加公平、客观、科学。