ESI阈值计算机制

ESI阈值的计算基于全球学术论文的被引频次排序，以确定各学科进入前1%的最低引用门槛。
具体流程如下：

1. 数据范围与筛选规则‌

时间窗口‌：统计近‌10年滚动数据‌（例如2025年统计范围为2015年1月—2024年12月），每两月更新时淘汰最早年份，保持动态覆盖‌。
文献类型‌：仅统计‌ARTICLE（研究论文）‌和‌REVIEW（综述）‌两类文献，排除信件、社论等低引用类型‌。
数据来源‌：基于Web of Science核心合集（SCIE/SSCI）收录的12,000余种期刊‌。

2. 学科分类与排序‌

按22个学科独立计算‌：每个ESI学科单独处理，例如“临床医学”与“工程学”的阈值互不影响‌。
被引频次排序‌：对学科内所有论文按总被引频次从高到低排序，‌前1%的最低值即为该学科阈值‌。例如，若某学科有10万篇论文，前1%（即第1000名）的被引频次为3000次，则阈值为3000次‌。

3. 动态更新与阈值应用‌

更新周期‌：每两月更新一次数据，调整学科阈值（如2025年3月13日更新时包含截至2024年12月的数据）‌。
应用场景‌：
高被引论文‌：过去10年发表的论文，被引频次超过学科阈值‌。
热点论文‌：过去2年发表的论文，被引频次进入学科前0.1%‌。
机构/国家排名‌：机构总被引频次超过阈值即进入全球前1%排名‌。

4. 示例与学科差异‌
学科竞争强度‌：临床医学等热门学科阈值较高（如5000次），数学等学科阈值相对较低（如1500次）‌。
动态调整机制‌：随着新论文的加入和旧数据的淘汰，阈值可能逐年上升或波动‌。

5. 局限性‌
单学科归属‌：跨学科论文仅归入一个学科，可能低估其实际影响力‌。
数据覆盖偏差‌：非英语期刊或新兴领域期刊可能未被充分纳入统计‌。

通过上述机制，ESI阈值成为衡量学术影响力的核心工具，但其计算需结合学科特点和数据动态性综合解读‌。