SciVal 是什麼？
SciVal 是一款強大的研究分析工具，資料來源來自 Scopus，可用來了解個人、團隊或機構的研究表現，Field-Weighted Citation Impact（以下簡稱FWCI值）就是其中的重要指標！

研究影響力評估過程，圖片來源https://app.napkin.ai/

6.輸入查詢詞後，依回傳結果點選所需；

7.在畫面左邊選擇Citation metrics；
8.可調整查詢年代區間與學科領域分類，此次查詢以2020-2024及ASJC，All Science Journal Classification (Default)為例；

9.而後將右邊頁面往下拉，即可獲得所需之FWCI值。

文/ 推廣組 何佳欣

這篇文章 想知道自己的FWCI值?查SciVal 就對了。 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

簡介

3/31/2021 由官欣瑩顧問主講得課程中，可以知道這次主要是介紹新的影響力指標：Beamplot，其特色如下:

• 可以在新版的Web of Science(以下簡稱WOS)介面中的author record看到；
• 是跟同領域同出版年的文章一起評比其被引用次數；
• 利用百分位數呈現；
• 往回推兩年，因此目前(2021)可看到是1980-2019；
• 目前只採計article跟review article類型。

查詢

要看Beamplot，需在新版的WOS介面中進行，在舊版介面會出現如下圖反黃處的提醒文字。這時按下CHECK IT OUT 即可。

新版的WOS介面如下，利用AUTHORS查詢，即可一窺科研人員的影響力。

查詢方式，可以輸入人名或選擇Research ID 或ORCiD ID。

關於科研人員的各種影響力指數如下圖，h-index依舊存在。

Beamplot百分位圖示如下圖。

從上圖可知，越接近100表示該篇文章表現(在同年同領域被引用次數)越好。

在Clarivate的網頁(https://reurl.cc/8y8GdM)中，了解到這是相對來說更負責任的評估方式，因為他們聽到太多來自對於h-index的批評，覺得真好，對於長尾效應的學科領域來說，這實在是個好消息。

更多資訊請見：官欣瑩(民110年3月31日)，New Web of Science：深入掌握科研人員研究影響力，民110年4月7日，取自：https://www.youtube.com/watch?v=40vTjHWTEbU。

文/推廣組 何佳欣

這篇文章 深入掌握科研人員研究影響力-Beamplot 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

• 自我引用(self-citation):

以2020公布為警告期刊 “IEEE Transactions on applied superconductivity” ~過度自我引用為例：

在Incites JCR資料庫的搜尋框中，輸入所欲查詢的期刊名稱：

進入目標期刊的資料頁面，觀察Cited Journal Data圖表資訊。

從圖表可以看出此期刊從2016 ~2018自我引用比率非常高。在2020年，系統利用大數據運算分析此期刊自我引用(Self Cites In Journal Impact Factor Nmerator)占了所有引用數據48%，在Distortion of Category Rank占了23%(即在電機領域內，此期刊有自我引用和沒有自我引用排名變化幅度為23%)，因此被列為警告期刊。

• 引文堆疊(Ciation Stacking):

以2018年被列為引文堆疊的(stacking)期刊為例： Nanoscience and Nanotechnology Letters 2018年的文章一共引用Journal of Biobased Materials and Bioenergy為n次，其中94%為引用2016年和2017年的文章。換句話說，J Biobased mater bio的被引用數非常集中在Nanosci nanotech let 這個期刊。

總之，投稿者在選刊時多留意期刊是否有過度自我引用或引文堆疊異常情形，以免投稿的期刊不列入JIF值，影響個人研究能量的計算。

文 / 推廣組 蔡淑琴

更新日期: 2021.10.21 by推廣組 林玉

這篇文章 查找JCR 警告期刊的重要指標：過度自引和引文堆疊 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

如果想要知道某個老師在學術領域的影響力，我們常常會利用Web of Science查詢他發表文章的被引用次數作為參考，或是透過InCites™分析平台的People模組進行作者分析。除此之外，InCites™平台還可以用來分析整個交大與其學科的整體表現，是學術評鑑中相當重要的參考工具。但，除了分析整個學校或是個別作者之外，我們也可以透過這些工具來分析一個系所的研究能量嗎? 答案是肯定的喔!

雖然在我們採購的InCites™平台中並沒有這樣的模組工具，但我們仍可以透過「先在Web of Science製作DataSet，再丟去InCites™平台分析」的方法，轉個彎得到相關資訊。

圖片取自科睿唯安教學投影片

Step1: 這個動作的前置作業便是要先了解系所的英文名稱。如果在想查詢的時段內（例如10年內）系所有更名過，也要記得把更名前後的英文寫法都註記下來。

Step2: 接著將蒐集到的系所英文名稱輸入Web of Science的基本檢索，並指定欄位類型為「地址」。考量地址包含有多個共同作者的通訊地址，所以要利用「SAME」語法，把校名和系名用SAME串在一起，代表校名和系名必須在同一行一起出現，才符合檢索條件。之後，再利用「OR」語法，把事前蒐集到的不同寫法的系所名，用同樣SAME的寫法串在一起，按下搜尋。

Step3: 將Web of Science檢索出來的結果匯出成一個給InCites吃的Dataset（此處需輸入InCites的帳號密碼，請見文末Note）。這時，Web of Science完成了蒐集資料的任務，就可以功成身退了。下個步驟我們要前往另一個戰場「InCites™分析平台」。

Step4: 到InCites™分析平台中點選「Organization」模組，然後在左邊的操作面板選擇剛剛存檔的Dataset，並針對想分析的面向設定下方參數，完成後，按「update result」即可。

Result: 頁面下方就可以看到以這個Dataset分析的結果。因為系統仍會以一級單位為顯示名稱，所以雖然只能看到校名，但在這個Dataset即是指該系所的分析資訊。

如果在製作Dataset時，檢索者沒有掌握好系所全部可能的英文名稱，或是若有些老師通訊地址只留了校名而無系名…等等因素，還是可能會造成分析數據和真實有所落差。不過，整體而言，還是不失為了解個別系所研究能量的好方法喔~

Note: InCites™限陽明交大教職員申請使用，請先於校內IP範圍內註冊帳號，再登入使用。帳號效期半年，若失效請於校內IP範圍內再次登入帳號即可。

文/推廣組

更新日期: 2023.04.13 by推廣組 何佳欣

這篇文章 如何分析系(所)的研究能量-InCites™平台 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

Science Citation Index (SCI) 於1965年創建，以紙本和光碟收錄領域內高品質期刊。而後來的SCIE則不受載體儲存容量的限制，可以包含更多各領域符合收錄標準的學術期刊，並透過Web of Science核心合輯全部呈現，供使用者進行檢索以及書目計量分析。

紙本版和光碟版本的SCI相當於SCIE的一個子集。當SCIE擴展其收錄範圍，包含更多高品質的區域性期刊，SCI期刊的涵蓋期刊則相對變化較小，因此SCIE和SCI收錄期刊數量的差距開始擴大。目前科睿唯安的各類分析資料庫，包括JCR，ESI，InCites，都是以SCIE中收錄的文章作為分析對象。因此，SCI作為主要科學引文資料庫的地位已經逐漸被Science Citation Index Expanded (SCIE) 取代。

自2020年1月，該公司亦考慮SCI和SCIE在選刊標準上已經沒有顯著區別，為減少重複與不必要的誤解，官方決定不再使用SCI的叫法，統一稱為SCIE收錄文章。 而科睿唯安的Master Journal List上也只保留SCIE期刊目錄。

註：如果您是作為評鑑或考核用，仍請依據審核單位的認定標準。

番外篇：歡迎利用科睿唯安索引的Master Journal List查詢期刊收錄所在子集。

參考資源：

Clarivate Analytics (2018, June 27). Web of Science Core Collection：有關SCI和SCIE的區別說明. Retrieved August. 19, 2020, from https://nycu.to/SCInSCIE

2020.8.19 updated

這篇文章 【WOS】SCI還是SCIE？ 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

InCites™ 簡介

InCites™ 是一個基於Web of Science™核心合輯 資料庫建立的科學研究評估與分析平台。集合了近30年的 Web of Science™核心合輯七大索引資料庫的資料、涵蓋全球 5,000 多所名稱正規化的機構資訊、擁有多元化的指標和豐富的視覺化圖表，並採用了成熟和值得信賴的書目計量學分析方法和指標。

透過 InCites 可分析自身機構的學術表現和影響力，並針對特定學科開展與全球同儕的機構和學科間的標竿分析。InCites™ 提供了輕鬆生成客製報告所需的各種數據和工具。您可以深入分析自身機構在全球的學術影響力，並生成多角度反映研究績效的分析報告。

InCites™資料庫中獨特的相對指標：

InCites™平台採用了成熟和值得信賴的文獻計量學分析方法和指標，文獻計量學指標客觀、透明、可重複且易於理解，利用經過實踐和時間檢驗的文獻計量學指標可全方位的分析和監測研究主體的研究表現

學科正規化的引文影響力 (Category Normalized Citation Impact, CNCI)

對論文的被引頻率進行了學科、出版年和文獻類型的正規化，因此該指標是跨學科可比較的。

被引次數排名前10%的論文百分比

一組論文集中被引次數位於同年、同學科、同文獻類型全球前10%的論文所占的百分比，是一個反映較高水準研究成果的指標。

百分位

百分位反映了一篇論文的被引頻率在同類論文中的相對位置，該指標同樣是正規化的跨學科可比較的。

ESI 高被引論文百分比

這個指標可以用來評價高水準研究並且能夠展示某一機構論文產出在全球最具影響力的論文中的百分比情況。

接下來以交通大學National Chiao Tung University為例，分析近十年來(2007-2017)的學科表現(僅供參考)

1.選擇Research Areas

2.Time period 選擇2007-2017

3.Schema(學科分類)選擇 Essential Science Indicators(22個)
Organization Name 鍵入National Chiao Tung University

4.Results

選擊”Update Results”產出報告

可依不同指標排序，下圖為以”Category Normalized Citation Impact, CNCI”排序

並可製作橫條圖、氣泡圖、樹狀圖、圓餅圖等等，下圖為橫條圖

InCites™限陽明交大教職員申請使用，使用需知：請先於校內IP範圍內註冊帳號，再登入使用；帳號效期半年，若失效請於校內IP範圍內再次登入帳號即可。

更新日期 2023.04.14 By 推廣組 何佳欣

這篇文章 【InCites】如何利用InCites™分析機構交大的學科表現 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

ESI的資料每兩個月更新一次，收錄範圍包括22個學科領域，超過1千萬篇文章，所收錄的年限為過去十年，以今年為2010年為例，目前收錄最早的年限為2000年，收錄的文獻類型只有文章(articles)、評論(reviews)、會議文章(proceedings papers)和研究筆記(research notes)。ESI提供三項論文引用資料：

1. 引文排名(Citation Rankings)：

可查詢研究者、研究機構、國家、期刊的被引用排名資訊，研究者、機構的ESI收錄門檻為十年內被引次數排名在前1%，國家與期刊則是十年內被引次數排名前50%才會進入排名，使用方式是根據22個領域瀏覽，或依字母順序瀏覽，利用檢索功能需填入WOS資料庫所使用的名稱來查詢。

2. 最多被引次數的文章(Most Cited Papers)：

可查詢高被引文章(近十年)和熱門文章(近兩年)，高被引文章可用來了解長期影響的文章，收錄門檻是近十年被引次數排名前1%的文章，熱門文章是指近期被引用數較高的文章，收錄門檻是近兩年被引次數排名前0.1%的文章。

3. 引文分析(Citation Analysis)：

*Baselines提供各領域近十年歷年的各領域論文表現與排名：

Average Citation Rates-表示各學科每年發表論文的每篇平均被引用次數；

Percentiles-提供每年發表論文達到某個百分點基準應被引用的次數；

Field Rankings-顯示某個學科中的論文總數和引用次數。

*Research Front利用共同引用關係聚集高被引文章，目標是協助判斷研究領域中具指標性文章及學科重要研究方向，了解新的突破可能出現的領域以及科學家之間的非正式交流關係，Research Front的所集合的高被引文章經過計算相關度而決定，其計算公式為Normalized co-citation = Integer co-citation frequency of A and B/(citation frequency A*citation frequency B)^.5。

以臺灣國立交通大學(NATL CHIAO TUNG UNIV)為例查詢ESI可發現交大有六個領域進入ESI排名，分別為物理、工程、化學、材料科學、電腦科學、社會科學，由ESI資料找出的數據整理如下表所示：

資料收集日期：2010/08/18

在論文數表現方面交大以物理、工程及電腦科學表現較佳，有進入前一百名的範圍，在被引次數方面只有工程及電腦科學領域進入前一百名，平均被引次數的表現則有待加強，顯示在論文品質與數量方面並沒有相符，值得一提的是在社會科學領域，交大被引次數的排名優於論文數排名，顯示交大社會科學領域的文章量雖少卻也具有影響力。

在高被引文章的表現方面，以交大(NATL CHIAO TUNG UNIV)檢索結果有56篇(參見)，其中工程領域24篇，材料科學16篇，化學領域7篇，電腦科學4篇，物理領域2篇，數學、臨床醫學與農業科學各1篇，顯示交大在工程領域的長期表現有比其他領域較好的學術影響力。另外交大的近兩年熱門文章數為0篇。

以上數據之排名僅為ESI上的排序，並未整理WOS上完整數據來進行精確統計，由於WOS資料庫上的文獻資料並未對機構與人名進行權威控制，對於機構著錄名稱有差異的同一機構，ESI在進行數量統計上會與WOS上的實際論文數產生些許誤差，ESI對數據相同之情形也無進行同排名處理，因此本表僅供參考，僅提供對交大在WOS資料庫之學術文獻表現有一概略的了解。

參考資料：碩睿資訊有限公司-Essential Science Indicators，PPT檔案。

文  / 吳孟瑾

編註：此文撰寫時為交通大學，2021年2月交大已與陽明合併為陽明交大。

這篇文章 認識大學排名系列-10：基本科學指標-Essential Science Indicators(ESI) 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

國內發展引用文獻分析資料庫的技術並不成熟，早先由國科會主導相關的計畫，建置Taiwan Humanities Citation Index(THCI)與Taiwan Social Science Citation Index(TSSCI)等臺灣期刊文獻的引文索引資料庫，提供參考文獻與被引用次數的統計，但並引用分析功能不如WOS多，也無法在找到一篇文獻後連結到相關的引用文獻或提供全文，僅能做為臺灣學術文獻的書目與引用次數查詢系統，最大的功能是提供國內人文社會學研究者進行國內重要期刊文獻搜尋之用。

近期國內民間資料庫廠商也著手發展以華文學術文獻為主的引用文獻分析資料庫系統，由華藝數位股份有限公司所建置的Academic Citation Index(ACI)，收錄比THCI及TSSCI更多的期刊文獻，也提供更多的引用文獻分析功能，未來將不只收錄臺灣期刊，也會收錄大陸的學術期刊，其收錄的學科主題以人文及社會科學為主。

由國科會主導建置的THCI及TSSCI所收錄的期刊皆有經過專家學者的篩選，其中TSSCI收錄82種期刊，THCI收錄326種期刊，2008年起國科會新增THCI Core清單來收錄THCI中最核心的臺灣人文學研究期刊，華藝的ACI目前提供約430種人文及社會科學期刊，提供來源文獻快速查詢、來源文獻進階查詢、引用文獻查詢、引文統計等功能，華藝並出版臺灣期刊引文分析報告，有利對臺灣期刊的引用情形進行了解。

國內不論是官方或民間所建置的引用文獻分析資料庫，所收錄的學科主題大都為人文與社會科學，因國內對於科學或生醫類期刊的使用仍以國外期刊為主，人文與社會科學領域的學者由於學科特性，使用中文學術資源的情形較為普遍，中文的引用文獻分析資料庫對國內人文社會學研究者來說，是一項可善加利用的工具。

對國內的科學研究者而言，國外的研究資源比國內更豐富可靠，許多尖端技術須從國外文獻尋找，無法由國內文獻取得，說明國內的科學發展仍與國外有一段落差，需要國內科學研究人員持續努力，更需要國家努力改善國內的科學研究環境，使國內科學可獲得進一步的發展，讓國內科學領域的學術資源更豐富，技術發展更蓬勃。

引用文獻分析資料庫幫助我們進行學術研究資源的整理，並可了解各學科領域的研究發展趨勢，這原是引用文獻分析資料庫設計的初衷，如今在政府重視大學評量的浪潮下，進行評量的教育單位利用客觀的論文引用數字期望得到客觀的研究質量判斷依據，但利用數據的同時也可能得到的來自數據的偏見，以論文數來說，在電腦技術普及的當下，許多抄襲翻譯的論文不斷產生；以被引次數來說，自我引用或同儕引用的情形也常出現。

由於數字成了評斷的依據，在某些情況下使得被評斷的對象努力的方向成了讓數據漂亮，而並非更精進於教學或研究，在進行引用文獻分析評量的同時，主管單位更該重視的是如何使研究環境或教學品質得到提升，以獲得更好的研究能量，僅是要求研究者發表能刊登到國際重要期刊論文所能得到的成果有限，對國內科學研究的學術資源發展也無助益，這對國家的科學研究發展將是一項隱憂。

發表論文僅是研究結果的一種呈現方式而已，研究成果除了發表文獻被引用仍有其他發揮影響力的方式，引用文獻分析資料庫可幫助我們找出大師卻不能培養大師，利用引用文獻分析資料庫取得客觀數據也需要客觀去看待它，了解它的優點、限制與可能產生的錯誤，運用智慧去使用客觀的數字，才能使其發揮正確的效益。

文 / 吳孟瑾

這篇文章 認識大學排名系列-9：國內引用文獻分析資料庫 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

學術會議上所發表的內容常是最新的學術研究成果，會議發表過的文獻可能稍後會在期刊上再次發表，在期刊上發表的文獻可能會修改會議論文的部分內容，或對會議論文進行更深入的發展探討，在進行文獻數據統計時，若資料庫同時收錄了會議論文與期刊，計算論文數時會產生問題，同一份研究在不同發表形式要視為不同論文或相同，是進行學術文獻統計時的一大問題。

在WOS提供CPCI-S與CPCI-SSH這兩個會議論文引用索引資料庫之前，SCI-EXPANDED或SSCI已經有收錄部分的會議論文，以下用電腦科學領域的會議論文集Lecture Notes in Computer 20182018Science(LNCS)來進行檢索測試，此論文集在WOS的收錄年份起自1981年，在1999至2005年間LNCS甚至被Journal Citation Reports(JCR)所涵蓋，顯示LNCS雖然收錄的文獻多是會議論文，但曾被WOS資料庫公司當成期刊進行收錄，下表以1981-2005年間為限，以Lecture Notes in Computer Science或LNCS為檢索詞來檢索刊名欄位，僅使用SCI-EXPANDED、CPCI-S與同時檢索兩者可獲得的文獻篇數如下:

*資料收集日期:2010/08/04

由表中數據可看出CPCI-S所收錄的會議論文比SCI-EXPANDED多出4705篇，說明LNCS於1981-2005年間在CPCI-S的收錄內容比在SCI-EXPANDED多了約五千筆文獻，不過CPCI-S收錄年限自1990年開始，比對年份後也發現兩者在1990年之後的會議論文是重複的，且CPCI-S完全沒有LNCS期刊論文，取兩者交集可找出最多的會議論文與其他類型的文獻。

以LNCS在WOS引用文獻資料庫的收錄情況為例，我們可以發現，在原本的SCI-EXPANDED中已有收錄的論文集的會議論文，1990年後的紀錄會重複收錄在CPCI-S中，但CPCI-S也額外增加了許多會議論文是本來SCI-EXPANDED未收錄的，另外CPCI-S完全將這份論文集期刊論文類的文章排除，卻收錄了其他的編輯資料或筆記等不同類型的文獻，從這些情形看來CPCI-S與SCI-EXPANDED並不是完全分開的資料庫，雖有重複的內容卻也可彼此補充不足的部分，讀者利用資料庫查找資料時可適時的結合期刊論文與會議論文引用文獻索引資料庫進行檢索，以獲得更佳的檢索結果。

WOS新增的會議論文引用索引資料庫提供許多會議論文資料，對於電腦科學領域來說有非常大的功用，根據Judit Bar-Ilan於2010年的研究結果，以荷蘭電腦科學家為例，計算這些科學家在CPCIs與沒有CPCIs的WOS系統中的論文，發現大部分荷蘭電腦科學家在新增了CPCIs後的文獻數據都比沒有CPCIs時的論文數據高，增加篇數比率多在10%以上，甚至有增加高達131%的作者，由於CPCIs不收錄期刊論文資料，因此新增的數據大多是會議論文的篇數，經過統計會議論文篇數對作者H指數的影響後發現，約有12.7%的H分數來自會議論文，其他大部分仍來自期刊論文，表示即使這些作者發表了許多會議論文文獻，但被引用的文獻仍以期刊論文為主。

電腦科學領域的學術發表最主要管道為學術會議，對電腦科學領域的研究學者來說，會議論文的重要性不下於期刊論文，在發表論文數上可發現該領域作者發表會議論文的篇數多高於期刊論文，然而被引用次數表現方面，期刊論文被引次數仍是高於會議論文，建議計算該領域的學科表現時，會議論文的發表具有非常重要的意義，應該與期刊論文一併考量，以取得適切的研究成果數據，但會議論文可能會改寫為期刊論文或以其他不同的形式表現，對於如何避免重複計算也是個值得思考的問題。

參考資料: Bar-Ilan, J. (2010). Web of Science with the Conference Proceedings Citation Indexes: the case of computer science. Scientometrics, 83(3), 809-824.

文 / 吳孟瑾

這篇文章 認識大學排名系列-8：會議論文引用索引資料庫-以電腦科學領域為例 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

在選擇投稿期刊前，應先評估該份期刊的品質如何，不同領域有不同的重點期刊，判斷根據可參考JCR(Journal Citation Reports)的引用數據，愈高品質的期刊論文篩選愈嚴格，論文投稿時除了考慮投稿期刊是否收錄在Web of Science的引文索引資料庫內，也要注意主題是否相關，以減少被退件的機會，也可減少重複投稿所浪費的時間。

JCR引文統計有四項較為重要的指標:總引用次數、被引用半衰期、影響係數和即時引用指數，分別介紹如下(註1):

1. 總引用次數(Total Citation):

標明該期刊的(論文、評論等)在當年被其他期刊引用的總次數。總引用次數多的期刊代表在其專業領域具有領導地位。總引用次數也是多學科刊物(如Nature)及廣泛領域刊物(如Journal of Geophysical Research)的特點。然而，對於專精某領域高品質期刊而言，較少的總引用次數也為其特點。

2. 被引用半衰期(Cited Half-Life):

指某期刊當年起算被引用的數據，往前累計達到前10年內被引用的總次數的50%所需時間。被引用半衰期可測度期刊文章老化的速度。然而，相對小的被引用半衰期反映期刊較強調尖端研究和及時性。

3. 影響係數(Impact Factor)

指該期刊近兩年文獻的平均被引用率，即該期刊前兩年發表的論文在評價當年每篇論文的被引用平均次數。影響係數反應出期刊出版文章的影響力，被視為公平的品質衡量方法。McDonnell於1997年提出看法，認為影響係數可削弱較大、較古老、出版較頻繁的期刊，對較小、出版較不頻繁、較新期刊的優勢。

4. 即時引用指數(Immediacy Index)

即時引用指數是期刊出版最近一年的平均被引次數，可了解該期刊近期的引用情況，計算方式是最近一年期刊的被引用次數/最近一年期刊論文數，若需要了解期刊在最近一年的影響力可直接參考此數值，各領域即時引用指數最高的期刊通常為各領域近期最熱門的期刊。

雖然利用引文數據評估期刊品質是一種較客觀的方法，但美國科學資訊研究院1995年時曾提出警告:「JCR所報告的數據是打算來補足，而非取代傳統量化及主觀的方法，譬如同儕調查及專家意見。」Dagan在1989年也提過:「不同的領域有不同的引用習慣，不同領域期刊的比較無正當性。」(註2)因此使用JCR的引文統計數據僅能做為期刊選擇的輔助參考，不能完全取代其他選擇評量的方法，研究人員進行期刊投稿的選擇時仍必須參考其他相關領域的專家同儕意見，以得到更精準的期刊投稿建議。

註1 Wallace, S. (2009). 如何了解期刊及投稿須知. 學術期刊發表英文撰寫季刊, (5), 1.

註2同上。

文 / 吳孟瑾

這篇文章 認識大學排名系列-7：學術期刊論文投稿-選擇投稿期刊 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。