发表论文H因子
中等偏上。H代表“高引用次数”（high，citations）。一个人的h因子指数是指在一定期间内他发表的论文至少有h篇的被引频次不低于h次。赫希本人的h指数是49，这表示他已发表的论文中，每篇被引用了至少49次的论文总共有49篇。而一个学者指数上25。说明在学术上已经厉害了，有了一定的成就。h因子25已经很厉害了，属于中等偏上的水平，如果不是用量堆上去的，那说明学术水平已经很高了。
h-index又称为h指数或h因子（h-factor），是一种评价学术成就的新方法。h代表“高引用次数”（high citations），一名科研人员的h指数是指他至多有h篇论文分别被引用了至少h次。
h指数能够比较准确地反映一个人的学术成就。一个人的h指数越高，则表明他的论文影响力越大。
科学家H因子的计算方法可描述为：将科学家某个时段（也可是全部）的论文，按被引次数从高往低排，然后每篇论文得到一个序号，将每篇论文的序号和被引次数进 行比较，找到序号h，使得这一篇论文的序号h小于或等于它的被引次数，而下一篇论文（序号为h+1）的序号大于它的被引次数。
扩展资料
例如，某人的h指数是20，这表示他已发表的论文中，每篇被引用了至少20次的论文总共有20篇。要确定一个人的h指数非常容易。
到SCI网站，查出某个人发表的所有SCI论文，让其按被引次数从高到低排列，往下核对，直到某篇论文的序号大于该论文被引次数，那个序号减去1就是h指数。中国读者较为熟悉的霍金的h指数比较高，为62。
生物学家当中h指数最高的为沃尔夫医学奖获得者、约翰斯·霍普金斯大学神经生物学家施奈德，高达191，其次为诺贝尔生理学或医学奖获得者、加州理工学院生物学家巴尔的摩，160。生物学家的h指数都偏高，表明h指数就像其他指标一样，不适合用于跨学科的比较。
参考资料来源：百度百科-h-index
发表论文的h因子
H因子又称H指数是美国物理学家Hirsch于2005年提出用于“评价科学家的科研绩效”。虽然 其原始论文的题目及Hirsch对H因子的含义描述值得讨论，但H因子在短短几年时间内就全球风靡，很快被扩展用于期刊、研究团队、大学、科研院所、学科、国家、基金和研究热点等不同领域。下面以科学家个人H因子进行介绍，其它对象的H因子可以此类推。 H因子的物理含义可简单的表述为：“有h篇论文被引用了不少于h次”。不少学者认为H因子综合衡量了论文的数量和影响力。 有趣的是，原本人为规定的h指数居然被一些学者数学推导得出：H因子与原有的评价指标之间存在着微妙的联系。而且数据也一定程度上证实了这些联系。 H因子主要是一个影响力判定参数，其特点是关注科学家发表了多少有影响力的论文。因此，若你的研究没有一定的质量，没有引起学界的关注和交流，无论你发表了多少论文，都无法获得一个较高的H因子。H因子的测度有利于那些出精品的科学家，也可以发现哪些人是“灌水”者。 H因子面前，你可以有一些文章成了“睡美人”，但要避免一辈子都怀才不遇。H因子的计算 科学家H因子的计算方法可描述为：将科学家某个时段（也可是全部）的论文，按被引次数从高往低排，然后每篇论文得到一个序号，将每篇论文的序号和被引次数进行比较，找到序号h，使得这一篇论文的序号h小于或等于它的被引次数，而下一篇论文（序号为h+1）的序号大于它的被引次数。 也许这样的描述还是让你头晕，那么看一个例子，你就明白了。首先将某一学者的论文按被引次数从高往低排，得到表1，然后计算过程如表1所示。序号 论文 引用次数 判定1 被引用次数最多的论文A 18 1〈182 被引用次数第2的论文B 8 2〈83 被引用次数第3的论文C 7 3〈74 被引用次数第4的论文D 6 4〈65 被引用次数第5的论文E 5 5=5， h=56 被引用次数第6的论文F 4 6>4 论文的被引次数获取现在常采用的数据库有Web of Science，Scopus和Google学术等，中文论文常采用的有CNKI引文数据库， CSCD和人文社科的CSSCI等。需指出的是，CNKI引文数据库的首页数据问题很大，建议进入旧版手工检索。 当然，任一单一参数的评价都有局限性，H因子的问题也很多。 当然，任一单一参数的评价都有局限性，h指数的问题也很多，
h-index又称为h指数或h因子（h-factor），是一种评价学术成就的新方法。h代表“高引用次数”（high citations），一名科研人员的h指数是指他至多有h篇论文分别被引用了至少h次。
h指数能够比较准确地反映一个人的学术成就。一个人的h指数越高，则表明他的论文影响力越大。
科学家H因子的计算方法可描述为：将科学家某个时段（也可是全部）的论文，按被引次数从高往低排，然后每篇论文得到一个序号，将每篇论文的序号和被引次数进 行比较，找到序号h，使得这一篇论文的序号h小于或等于它的被引次数，而下一篇论文（序号为h+1）的序号大于它的被引次数。
扩展资料
例如，某人的h指数是20，这表示他已发表的论文中，每篇被引用了至少20次的论文总共有20篇。要确定一个人的h指数非常容易。
到SCI网站，查出某个人发表的所有SCI论文，让其按被引次数从高到低排列，往下核对，直到某篇论文的序号大于该论文被引次数，那个序号减去1就是h指数。中国读者较为熟悉的霍金的h指数比较高，为62。
生物学家当中h指数最高的为沃尔夫医学奖获得者、约翰斯·霍普金斯大学神经生物学家施奈德，高达191，其次为诺贝尔生理学或医学奖获得者、加州理工学院生物学家巴尔的摩，160。生物学家的h指数都偏高，表明h指数就像其他指标一样，不适合用于跨学科的比较。
参考资料来源：百度百科-h-index
h因素也叫h因子，即h-index，又称为h指数，是一种评价学术成就的方法。h因子用于“评价科学家的科研绩效”。可简单表述为：“有H篇论文被引用了不少于H次。”其特点是关注科学家发表了多少有影响力的论文。若研究没有一定的质量，没有引起学界的关注和交流，无论你发表了多少论文，都无法获得一个较高的H指数。
发表论文的H因子是什么
hindex，又称为h指数或h因子（h-factor），是一种评价学术成就的新方法。h代表“高引用次数”（highcitations），一名科研人员的h指数是指他至多有h篇论文分别被引用了至少h次。h指数能够比较准确地反映一个人的学术成就。一个人的h指数越高，则表明他的论文影响力越大。例如，某人的h指数是20，这表示他已发表的论文中，每篇被引用了至少20次的论文总共有20篇。要确定一个人的h指数非常容易，到SCI网站，查出某个人发表的所有SCI论文，让其按被引次数从高到低排列，往下核对，直到某篇论文的序号大于该论文被引次数，那个序号减去1就是h指数。中国读者较为熟悉的霍金的h指数比较高，为62。生物学家当中h指数最高的为沃尔夫医学奖获得者、约翰斯·霍普金斯大学神经生物学家施奈德，高达191，其次为诺贝尔生理学或医学奖获得者、加州理工学院生物学家巴尔的摩，160。生物学家的h指数都偏高，表明h指数就像其他指标一样，不适合用于跨学科的比较。
h因子：也称h指数，是一种评价学术成就的新方法，h代表“高引用次数”，一名科研人员的h指数是指他至多有h篇论文分别被引用了至少h次。 h指数能够比较准确地反映一个人的学术成就，一个人的h指数越高，则表明他的论文影响力越大。 h因子达到41，意思是该学者有41篇文章每篇的引用次数均大于等于41次，可以说该学者在其领域内已经举世闻名。
发表论文因子
有的。影响因子(Impact Factor)是一个国际上通行的期刊评价指标，即某期刊前两年发表的论文在统计当年的被引用总次数除以该期刊在前两年内发表的论文总数。该指标是相对统计值，一般来说，影响因子越大，其学术影响力也越大。最新SCI影响因子查询及期刊投稿分析系统：1.用360浏览器打开LetPub最新SCI影响因子查询及期刊投稿分析系统2.向下翻动，找到【科研工具】，点击【SCI查询]。3.输入期刊名，以nature为例，点击【查询】，就可以看到nature及其子刊的影响因子。
论文影响因子的查询方法为：
1、知网首页点击“出版物检索”，转下页在检索框输入期刊名称，即可查到该期刊的相关信息，包括影响因子。
2、知网首页中间模块“出版平台和评价”，点击“选刊投稿”进入中国学术论文期刊投稿平台，检索框输入期刊名字，即可检索到相关期刊的影响因子。
论文影响因子的含义：
1、影响因子是衡量一个学术期刊影响力的重要指标，是针对期刊发表的论文总体，而非针对具体的论文个体。
2、一般影响因子采用2年算法（毋需特别指出），也有采用5年算法的（需特别指出）。
3、在计算影响因子时，除了目标期刊外，还需具有引用期刊库，即在哪些期刊上引用的可以包括在内。
4、设引用期刊库共含10000个期刊，目标期刊2002-2003年刊登的论文数为m，这些论文在2004年共有n篇次被10000个期刊的任何一篇文章引用，则目标期刊2004年的影响因子为n/m。
5、也就是说，2004年影响因子1.0表示目标期刊前两年发表的论文在2004年平均被引用一次，6.0则平均被引用6次。
论文发表因子
这个不一定吧。影响因子是评价期刊的指标，跟具体文章没有关系。论文影响力的指标应该是引用次数。所以”论文的影响因子“这个说法本身就有问题。至于学校评职称或者研究生毕业，那就要看所在学校的说法了，我当时的学校就是按照每年更新的算，跟发表年没关系。
8分左右。影响因子在8分以上的就属于顶级期刊了。小自然杂志就是10分左右。影响因子在5~8分的就属于比较优秀的期刊了。影响因子，如果是在2~3分的期刊，那也是可以拿得出手了。
不是的，是根据该杂志前两年的论文引用情况确定的 比如说2013年的影响因子与2011和2012年的有关
某期刊的某年的影响因子是由它前两年发表的文献的引用率来计算的。所以跟某篇文献的影响因子是没有关系的。