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用R语言写爬虫收集整理所有开放期刊影响因子及审稿时长

生信技能树 2018-02-28

昨天发了使用R语言写爬虫解析peerJ的细节教程,  但是感兴趣的不多。

不过,偶然间看到一个比我做的更好的,几乎爬取了所有的开放期刊,计算它们的审稿时长,看看审稿时长是否与杂志的发稿量,影响因子等有关系。

列表如下:

代码及数据,作者都上传到其GitHub啦,绘图展现如下:


首先是审稿时间展现:


用R语言写爬虫收集整理所有开放期刊影响因子及审稿时长


然后是发稿量于审稿时间的相关情况展示:


很明显,plos one 这样的期刊在发稿量是遥遥领先的!


为了凑原创字数,我谷歌翻译了下面一段话,大家不要看哈。

谷歌翻译

接受/公布的中位时间与影响因子 

作者很想知道在某些情况下是否需要更多时间,因为期刊更“挑剔”?  影响因子不是研究影响的好指标,但也许它可以代表期刊的挑剔性。考虑与影响因子的相关性,有一个趋势(无论是否有第一级期刊)。尽管如此,这些杂志还是相当分散的。


最后看看影响因子于审稿时间的相关情况探索:

CNS杂志很显眼呀。


反正数据都在这里了,想怎么探索就怎么探索咯,作者还给这些杂志分类了:

“Good” journals

  • eLife is non-profit, open and modern.

  • PLOS the pioneer in open-access.

  • BMC, although it’s owned by Springer Nature publishing group.

  • F1000 where the manuscript is “published” right away and then transparently peer-reviewed. Once peer-reviewed, it is indexed in PubMed etc.

  • PeerJ is about open-access and cost-efficient publishing.

“Evil” publishing companies

  • Elsevier.

  • Springer Nature.


这不是重点,重点在作者只是给了他处理好的数据,并没有给他如何得到数据的细节,而我在我的教程,写的清清楚楚。

非常适合初学者重复,但是不知道为什么,看的人很少,可能大家并不知道这个是重点吧。


那就,再强调一下:    这里面的代码都是可以复现的,欢迎大家深入挖掘和研究,跟我交流,我的邮箱是 jmzeng1314@163.com 期待你们的来信。

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