SCImago期刊排名( SCImago Journal Rank，简称：SJR ) 是一项衡量学术期刊声望的指标，它既考虑期刊的引用次数，也考虑引用来源期刊的声望，旗下有《SCImago机构排名》，每年发布全球学术机构研究实力评估。
字源
SCImago 不是一个首字母缩略词，尽管前三个字母的大写确实代表了 SCcientific Influence。后缀“mago”似乎是随机选择的。
基本原理
引用次数是科学著作受欢迎程度的一项指标，可以看作是一种认可；而声望可以理解为认可次数和发表该著作的声望的结合。透过采用此观点，SJR 指标根据引用期刊的声望为引用分配不同的值。
然而，有方法学品质和可靠性的研究发现，“随着期刊排名的提高，多个领域已发表研究成果的可靠性可能会降低”，这与普遍的预期相反。 [1][2]
SJR指标的计算与Eigenfactor得分类似，前者基于Scopus数据库，后者基于Web of Science数据库，但也存在其他差异。[3][4]
计算方法
期刊的 SJR 指标是一个数值，代表该期刊过去三年内发表的每篇文献在选定年份收到的平均加权引用数，如Scopus所收录。 SJR 指标值越高，表示期刊声望越高。 SJR 由 Scimago Lab 开发，源自格拉纳达大学的研究小组。[5]
SJR指标是一种网络理论中使用的特征向量中心性衡量的变体。这些根据“与高分节点的连结对节点的得分贡献更大”的原则，来建立网络中节点的重要程度。SJR指标已开发用于极大且异质的期刊引用网络。这是一个与规模无关的指标，其值根据“每篇文章的平均声望”对期刊进行排序，可用于科学评估过程中的期刊比较。SJR指标是一种免费的期刊指标，其灵感来自PageRank，并使用与其类似的算法。
SJR 指标计算采用迭代算法，此算法在期刊之间分配声望值，直到达到稳定状态解。SJR算法首先为每本期刊设定相同的声望，然后使用迭代过程，在期刊透过引用将其获得的声望相互转移的过程中重新分配该声望。当连续迭代中期刊声望值的差异不再达到最低阈值时，流程结束。此流程分为两个阶段，先是计算每本期刊的声望SJR（PSJR）：一种反映期刊整体声望的、与期刊规模相关的指标，再将该指标标准化，以获得与期刊规模无关的声望衡量标准，即SJR 指标。[6]
除了基于网络的SJR指标外，SJR还提供了影响因子(IF)的更直接的替代方案，即2年期间每篇文献的平均引用量，缩写为Cites per Doc（2年）。[7] [8]
其他连结
参考文献
外部链接
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