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学会誌の良し悪しの査定というのは、各研究者または各研究分野によって随分と違うものです。しかし一般に、社会により大きな影響を及ぼすと思われる学術雑誌は、ハイ・インパクト・ジャーナルと呼ばれ、国際的により多くの関心を集めがちです。では、このハイ・インパクト・ジャーナルとはどのようにランク付けされるのでしょうか。

学術雑誌の重要度を示す尺度であるインパクト・ファクターは、トムソン・ロイター社のWeb of Scienceと呼ばれる引用文献データベースに収録されたデータを元に毎年算出され、Journal Citation Reportsの一部として出版されます。対象となる雑誌は、自然科学5,900誌、社会科学1,700誌で、その分析の信憑性は、色々な論文でも証明されています。

計算は、基本的にその学術雑誌に掲載された論文が、3年にわたりどれだけ他の論文で引用されたかに基づいて行われます。つまり、ある学術雑誌の今年のインパクト・ファクターは、下の計算式を見ていただくと分かるように、その学術雑誌が過去二年間に出版した論文が、今年どれだけ他の論文で引用されたかを基に割り出されます。

A = 対象の学術雑誌が昨年中に掲載した論文数
B = 対象の学術雑誌が一昨年中に掲載した論文数
C = 対象の学術誌が昨年および一昨年中に掲載した論文(AとBで数えられた論文)が、今年引用された延べ回数
C / (A+B) = 今年のインパクトファクター

この方式により、新しく出版が開始された学術雑誌でも、多くの秀逸な論文を掲載すれば、3年後には世界的に認められる学術雑誌として名乗りでることができるという利点があります。そのため、同じ分野の論文を出版する学術雑誌が複数ある場合、今、どちらに掲載されたらより多くの人に読んでもらえるチャンスがあるか、簡単に査定することが可能となります。これは、投稿先を考える時に、とても便利な指針となるでしょう。

ただし、引用回数が多い英語論文の全てが、よりよい研究として多くの研究者に認められているという訳ではありません。中には、“悪い例”として繰り返し引用される論文もあるでしょう。また、日本語で出版されている学術雑誌にも質の高いものが多くありますが、英語で書かれたものと比較すると、どうしても引用されにくいという欠点があり、“社会により大きな影響を及ぼすと思われる学術雑誌”がより質の高い学術雑誌だと考えるのは軽率かもしれません。

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10月
04
2011

“ミス”と一言で言っても、タイポからデータの書き換えまで、色々なものがあります。しかし大きな落とし穴は、案外見落としがちなところに・・・。今日はそんなミスに焦点を当てて考えてみたいと思います。

1. 統計にみられる単発的なミス
研究を多方面から分析しようとするあまり、各サンプルの大きさが小さくなりすぎたり大きくなりすぎたりして、正確な統計ができなくなることがあるのはご承知の通りです。しかし、分析に没頭するばかりに、思わずこの落とし穴にはまってしまう論文が後を絶ちません。特にAd hocな統計をしたときには、必ず基本に帰り、統計の最初のクラスで学んだ“初歩的な間違い”が犯されていないか確認するよう心がけましょう。

2. 思い込みによるミス
研究のデザインとは、研究の目的、つまり“知りたいこと”を明確に理解し、それを解明する手段を考える作業です。しかしその過程には、私たちが日常生活や先駆者達の研究成果を前提にした仮定、別名“思い込み”、というものがつきものです。何を計測するのか、どう計測するのかなど、研究のデザインを考えるときは、自分の仮説を証明するためだけでなく、どんな反論に対しても説明できるような、思い込みを極限に減らしたデザインをするよう心がけましょう。

3. 機械の操作上のミス
新しい機械を使用するときはもとより、いつも使い慣れている機械を使うときでも、時にはマニュアルを読み直し、計測方法を間違えていないか確認しましょう。機械によっては、室内の温度を一定に保たなければいけなかったり、特殊な照明を使わなければいけなかったりします。特に大きな機材の場合、専用の部屋が設けられ常設されていることがあるかと思いますが、「いつもみんなが使っているから大丈夫だろう」と思わず、機材が正しく設置されているのか、計測する時に必要な条件がそろっているのか、逐次確認するようにしましょう。

4. 先行研究を引用する際のミス
他の論文の研究内容を引用する際、写し間違いがないかということは誰もが注意することですが、その論文自体に上記のようなミスがなかったかということは無視されがちです。自分の論文と比較対象する先行研究に関しては、比較するのに都合のいい研究を探すだけでなく、誰がいつ、どこで行った研究で、その研究方法にどれだけの信憑性があるかなど、しっかり把握した上で行いましょう。

それぞれのミスは小さくても、上記のようなミスが少しずつ蓄積されていけばまったく違った研究結果を導き出しかねません。特に自分の思い通りに出た研究結果に関しては、少し時間をおいて、多方面からデータの信憑性を確認することが必要かもしれませんね。

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