Eigenfactor

Le score Eigenfactor, développé par Jevin West et Carl Bergstrom (en) à l'Université de Washington, est une évaluation de l'importance totale d'une revue scientifique[1]. Les revues sont notées en fonction du nombre de citations entrantes, les citations des revues les mieux classées étant pondérées pour apporter une plus grande contribution au facteur propre par rapport à celles des revues mal classées[2]. En tant que mesure d'importance, le score Eigenfactor évolue avec l'impact total d'une revue.

Méthode de calcul

Les scores Eigenfactor et les scores Article Influence sont calculés par eigenfactor.org, où ils peuvent être consultés librement pour la période 1997 à 2015. Le score Eigenfactor est destiné à mesurer l'importance d'une revue pour la communauté scientifique, en tenant compte de l'origine des citations entrantes, et est censé refléter la fréquence à laquelle un chercheur moyen accéderait au contenu de cette revue[2]. Cependant, le score Eigenfactor est influencé par la taille de la revue, de sorte que le score double lorsque la revue double de taille (mesurée en nombre d'articles publiés par an)[3]. Le score Article Influence mesure l'influence moyenne des articles dans la revue, et est donc comparable au facteur d'impact traditionnel.

Il est considéré que l'approche Eigenfactor est plus robuste que la métrique du facteur d'impact[4], qui compte uniquement les citations entrantes sans tenir compte de l'importance de ces citations[5]. Bien que le score Eigenfactor soit corrélé au nombre total de citations pour les revues médicales[6], ces mesures fournissent des informations très différentes. Pour un nombre donné de citations, les citations de revues plus importantes se traduiront par un score Eigenfactor plus élevé.

À l'origine, les scores Eigenfactor étaient autrefois uniquement des mesures de l'importance d'un journal; le concept de score Eigenfactor est désormais étendu pour donner aussi une mesure d'importance aux auteurs des publications[7]. Il peut également être utilisé en combinaison avec l'indice h pour évaluer le travail individuel de scientifiques.

Voir aussi

Références
  1. Bergstrom, West et Wiseman, « The Eigenfactor™ Metrics », Journal of Neuroscience, vol. 28, no 45,‎ , p. 11433–11434 (PMID 18987179, PMCID 6671297, DOI 10.1523/JNEUROSCI.0003-08.2008)
  2. Bergstrom, « Eigenfactor: Measuring the value and prestige of scholarly journals », College & Research Libraries News, vol. 68, no 5,‎ , p. 314–316 (DOI 10.5860/crln.68.5.7804, lire en ligne)
  3. « Eigenfactor.org FAQ »,
  4. Bollen, Van de Sompel, Hagberg et Chute, « A principal component analysis of 39 scientific impact measures », PLOS ONE, vol. 4, no 6,‎ , e6022 (PMID 19562078, PMCID 2699100, DOI 10.1371/journal.pone.0006022, Bibcode 2009PLoSO...4.6022B, arXiv 0902.2183)
  5. Fersht, « The most influential journals: Impact Factor and Eigenfactor », Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, vol. 106, no 17,‎ , p. 6883–6884 (ISSN 0027-8424, PMID 19380731, PMCID 2678438, DOI 10.1073/pnas.0903307106, Bibcode 2009PNAS..106.6883F)
  6. Davis, « Eigenfactor: Does the principle of repeated improvement result in better estimates than raw citation counts? », Journal of the American Society for Information Science and Technology, vol. 59, no 13,‎ , p. 2186–2188 (DOI 10.1002/asi.20943, arXiv 0807.2678)
  7. West, « Author-level Eigenfactor metrics: Evaluating the influence of authors, institutions, and countries within the social science research network community », Journal of the American Society for Information Science and Technology, vol. 64, no 4,‎ , p. 787–801 (DOI 10.1002/asi.22790)

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