尤金·加菲爾德(加菲爾德(尤金·加菲爾德))

尤金·加菲爾德(尤金·加菲爾德)

加菲爾德(尤金·加菲爾德)一般指本詞條

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尤金·加菲爾德(Eugene Garfield)(1925.9.16——2017.2.26),是美國著名的情報學家和科學計量學家,SCI(Science Citation Index,即科學引文索引)及ISI(Institute for Scientific Information, 即美國科學信息研究所,現為湯森路透科技集團的一部分)的創始人,目前擔任湯森路透科技集團終身名譽董事長。

基本介紹

  • 中文名:尤金·加菲爾德
  • 外文名:Eugene Garfield
  • 國籍:美國
  • 出生日期:1925.9.16
  • 逝世日期:2017.2.26
  • 職業:情報學家和科學計量學家
  • 畢業院校哥倫比亞大學
  • 主要成就:“引文索引”
生平簡介,加菲爾德看法,

生平簡介

早年的學習與研究
加菲爾德1925年9月16日出生在紐約市區,在一個猶太——義大利人家庭中長大。中學畢業後,當過電焊工人、建築工人。二戰爆發後毅然參軍,當過滑雪兵。 戰後入哥倫比亞大學學習化學,1949年獲得科學學士學位。
1954年他又獲得哥倫比亞大學圖書館學碩士學位。1955年,尤金·加菲爾德(Eugene Garfield)第一次在《科學》雜誌(Science)上提出了“引文索引”的構想,即提供一種文獻計量學的工具來幫助科學家識別感興趣的文獻。他提出了引文索引和引文技術的概念,從而打破了分類法和主題法在檢索方法中的壟斷地位,開創了從引文角度來研究文獻及科學發展動態的新領域。
尤金·加菲爾德
創立SCI
1960年,加菲爾德創辦了ISI,儘管叫做研究所,其實是一家私人公司。它於1964年開始出版SCI
1961年在賓夕法尼亞大學獲得結構語言學的博士學位。他的博士論文《An Algorithm for Translating Chemical Names to Molecular Formulas 》是關於語言學在化學情報標引中的套用,並於1961年10月在《自然》雜誌上發表:題為《化學語言學:化合物名稱的計算機翻譯》。
1963年建立了世界著名的科學引文索引(簡稱SCI)資料庫,隨後又建立了社會科學引文索引(簡稱SSCI)和藝術與人文引文索引(簡稱A&HCI)。
1975年以來曾先後榮獲美國信息產業協會名人獎,美國信息學會最佳著作獎和榮譽獎,美國化學會赫爾曼·斯考爾尼克獎。
1998年由於他40多年來為情報學做出的巨大貢獻,當選為美國情報學會主席。
逝世
據《科學家》雜誌(The Scientist)2月27日報導,美國科學信息研究所(Institute for Scientific Information)創始人、“SCI之父”尤金·加菲爾德(Eugene Garfield)於26日在美國賓夕法尼亞州去世,享年91歲。

加菲爾德看法

SCI與同行評議
加菲爾德指出,1950-1960年代,當美國的大學要進行終身教授的評選時,管理者們發現,備受推崇的“同行評議”評價方法根本沒有辦法進行,SCI就成了替代的評估方法。
如果按照理想的狀態,就要把那些已經成為終身教授的人都找來,坐在一起,拿著候選人的所有論文,大家一篇一篇地讀。這樣才能公正合理地評判出,每一位候選人的研究成果好不好,科研水平是什麼級別。
但這個過程實在太複雜了。因此,學校找到這些教授的時候,他們異口同聲地宣稱自己“太忙了”。無可奈何的學校只好退而求其次,尋求一個量化的指數,最後他們選擇了SCI。
“這個時候,SCI就成了很多人評估科研能力的標準。”加菲爾德說,“這與現今的中國有一定的相同之處。”無論是那時的美國還是現在的中國,相比於複雜的“同行評議”,SCI無疑是一個簡單得多的辦法。
SCI的局限性
加菲爾德曾對獲得諾貝爾獎和諾貝爾獎提名的科學家的論文進行過研究,結果發現,這些“諾貝爾水準”科學家,發表文章的數量只是普通學者的5-6倍,但發表論文後被別人引用的頻次卻達到了普通學者的30-50倍。
加菲爾德甚至據此成功預測了某幾年的諾貝爾獎獲得者。他發現,如果一篇論文在發表3-6個月內,被引用了很多次,那么其作者獲得諾貝爾獎的可能性就非常大。
在此基礎上,加菲爾德希望向中國科學界推薦SCI系統內一種新的評估方法,來更正現有的謬誤。根據這種方法,對一位科研人員研究成果的評估被單獨放在他所在的研究領域中進行,即先在資料庫中找出這個研究人員的同行,劃出一個群組,然後在這個群組中,衡量此人做出了什麼樣的貢獻。
加菲爾德發現,人們總是傾向於儘可能簡單快速的方法,而無意了解指標背後的意義。比如現在在SCI系統內最受歡迎的一種評估方法“H指數”,只要在系統頁面上輸入要評估的人名,然後按下一個按鍵,不到一秒鐘,這個人的“學術能力值”就計算出來了。
“我不得不說,這些其實都是非常簡單粗暴的方法。它對變數考慮得不夠周全,計算出來的結果也不夠準確,但是卻很便捷。因此就很受歡迎。”加菲爾德說,“人們不用準確,他們只想要一個快速的答案。”

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