在学术简历中负责任地使用指标（DORA 与 Leiden Manifesto）
如何在简历中负责任地呈现科研指标：为何期刊影响因子和 h-index 具有误导性，领域归一化指标能提供什么价值，以及 DORA 和 Leiden Manifesto 的建议。
指标在简历中是一种颇具吸引力的简写方式，但很容易被滥用——评审委员会日益期望研究者能够负责任地使用这些指标。本指南解释哪些指标具有误导性、哪些更具可辩护性，以及主要的负责任评估框架的建议。
为何期刊影响因子是错误的评估工具
期刊影响因子（JIF）衡量的是期刊的平均引用次数，而非您个人文章的质量或影响力。引用次数的分布高度偏斜，因此一篇发表在高影响因子期刊的论文，几乎无法向读者说明该论文本身的价值。DORA——《旧金山科研评估宣言》——明确建议不要将 JIF 用于评估个人研究成果或研究者。
h-index 与原始计数的局限性
h-index 和原始引用次数在很大程度上取决于研究领域和职业年限，因此不具有跨学科可比性，且不利于职业早期的研究者。这些指标还可能被人为抬高。如您确实要列出这些指标，请提供背景信息；切勿将其作为独立的价值衡量标准。
优先使用领域归一化指标
领域归一化指标——如领域加权引用影响力（FWCI）或 NIH iCite 相对引用率（RCR）——考虑了不同领域和不同时期引用率的差异，因此比原始计数具有更强的可比性。这些指标仍不完善，应结合背景信息加以解读，而非作为唯一信号。
DORA 与 Leiden Manifesto 的建议
- DORA——不应使用期刊级别的指标（如 JIF）来评估个人贡献；应根据研究成果本身进行评估。
- Leiden Manifesto——使用定量指标辅助而非替代专家判断；考虑领域差异；保持数据和方法的透明度；避免对指标过度解读。
简历的实用建议
- 以研究工作本身为重点——您做了什么及其意义——而非数字。
- 如需列出指标，优先选择领域归一化指标，并提供背景信息（领域、时间窗口、百分位数）。
- 考虑用简短的叙述性说明替代或补充数字，描述您的核心贡献。
- 切勿列出您论文所发表期刊的影响因子。
负责任的指标，默认设置
SigmaCV 的设计理念与此保持一致：指标默认关闭且需主动开启，优先选用领域归一化指标而非原始计数，且从不显示期刊影响因子——与 DORA 原则一致。您完全掌控是否在简历中呈现任何指标。
常见问题
简历中应列出 h-index 吗？
这是可选的，且取决于所在领域。如您确实要列出，请提供背景信息并搭配领域归一化指标，而非单独呈现；许多评审委员会不鼓励过度依赖这一指标。
在简历中列出期刊影响因子是否合适？
不建议这样做。DORA 明确建议不要使用期刊影响因子来评估个人研究，因为它衡量的是期刊，而非您的论文。