(JIF) 是描述期刊产出的一种粗略指标，不应当作为学者个人能力或者单个文章质量的评价标准。“我们相信对期刊整体影响力的衡量非常重要，而这正是期刊影响因子的作用。”当然，这可能是汤森·路透最后一次就此问题发言了。
尽管如此，很多学者、投资人甚至期刊并不这样简单地看待影响因子，他们会选择根据期刊的这一指数来评估学者的工作水平。而这很可能会影响到人员的雇佣和升迁，以及资助机构的决定。Nature上2006年发表的文章 “Cash for papers: putting a premium on publication” 指出，当时亚洲各国科研单位对于在高影响因子期刊上发文非常看重，并有着令人瞩目的奖励机制。韩国政府对于在顶级期刊发表一篇奖励3000美元；中国农业大学对发表在高影响期刊上的文章最高奖励达5万美元 (当时约合40万人民币)；而中国科学院生物物理研究所则有着更精细的划分，对于IF在3-5的期刊，所发文章按照2000元人民币每IF点数进行奖励，对于IF在10以上的文章，每个IF点数价值达到7000元人民币，而发表在Nature、Science或Cell上的文章，每篇可获得25万元人民币奖励。
2016年7月11日，美国微生物学会 (ASM) 宣布在多渠道放弃显示影响因子。ASM负责人Stefano Bertuzzi表示：“就我个人而言，我希望清除掉影响因子这个话题，让人们觉得那很俗气，一提起来就觉得尴尬。”Bertuzzi曾担任美国细胞生物学会 (ASCB) 主席，在ASCB的年会上，影响因子就是被拒之门外的。
建议加入引用分布
7月5日，由多位出版界人士共同合作的文章 “A simple proposal for the publication of journal citation distributions” 刊登在预印本网站bioRxiv上。作者包括来自PLoS、eLife、EMBO Press、Science Journals、Springer Nature、the Royal Society等多家主流出版集团的高层人员，主要作者为来自伦敦帝国学院的结构生物学家Stephen Curry。文章指出了期刊影响因子对于个体文章和学者评价的不利影响，并建议所有期刊引入新的评价手段——引用分布 (Citation Distribution)，以更加合理地反映个体工作情况，避免JIF在学术评估中的不恰当使用。
为了进一步说明影响因子的局限性，文章对来自Science、Nature、eLife和PLoS的11个期刊进行了分析，列出其2013-2014年的引用分布情况，并于2015年期刊影响因子进行对比。结果表明，大多数论文的引用次数都低于所在期刊的影响因子。Nature有74.8%的文章引用次数低于其影响因子38.1，Science有75.5%的文章引用次数低于35次 (影响因子34.7)。其中，PLos Genetics的比例最低，有65.3%的文章低于其2015年影响因子6.7。
引用分布、高引文章及IF对比，图片来源：Nature
各刊2013-14所发文章低于2015年影响因子的比例
造成这种分裂出现的原因正是少数高引文章的存在。在研究范围内，Nature和Science在2015年被引最多的文章分别达905次和694次；而在低影响因子期刊中同样存在类似的高引文章，PLOS ONE (影响因子3.1) 和Scientific Reports (影响因子5.2) 的最高引文章分别达114次和141次。
目前，这篇登在bioRxiv上的文章已经得到了广泛关注，Altmetric指数已达404，属于前5%的热门文章。
该文章Altmetric指数
新的变革？
目前，由the Royal Society和EMBO Press出版的一些期刊已经开始推广“引用分布”的概念。上述文章的作者们也明确建议其他出版商淡化影响因子，增强引用分布曲线的的显示度。这对于期刊情况提供了一个更详实的说明。
Nature发言人表示，他们将很快更新网站系统 “以纳入更多元的衡量机制”；Science的代表人则表态，如果上面这篇预印本文章能够发表在同行评议期刊上，他们将考虑这一建议。
荷兰莱顿大学的文献计量学研究者Ludo Waltman表示，对于那些关键性决定来说 (比如雇佣或考核升职)，引用分布比影响因子更具参考价值。但他对完全放弃影响因子还是持谨慎态度，比如在学者面对一大堆需要选择阅读的文章时，这还是有一定帮助的。
Waltman讲道：“在目前情况下，否认影响因子的价值相当于推翻整个期刊出版体系的价值，以及期刊编辑和审稿人就质量控制所做的全部工作。对我来说，这并不合理。”
身为反影响因子斗士的Bertuzzi认为，要完全消除这一指标的影响还需时日。“这是文化层面的东西，人们行为的改变克服面对多方面的压力。”
梅斯医学小编简评：
影响因子应该增加一个引用中位数（完全可以取代google的H5），这样将这个指标与影响因子联合参考，更客观公平！
参考文献
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