夏威夷大學的Peter Jasco教授於本演講中分析了各種引文資料庫的表現
為提升成功大學研究產出的質和量，研發處和Thomson
Reuters邀請了夏威夷大學的圖書與資訊科學專家Peter
Jasco教授，就各種引文資料庫的表現進行分析評比，並介紹目前衡量研究影響力的新指標「h
指數」。這兩場研討會於2008年7月30日下午於圖書館國際會議廳舉行，由金山資訊有限公司協辦。
第一場：引文資料庫的結構
以「熱情和執著」的風格著稱，Peter
Jasco教授強調了解各式引文資料庫的廣度和深度之重要性。演講中均以實例說明各種資料庫的表現，結論是「很多資料庫表現未臻理想」，「理想的學術線上引文服務難覓」。
談到引文資料庫的效能時，一般人首先關心的是該資料庫有多大。然而，Dr.
Jasco認為，在衡量資料庫時，絕對的大小並不是關鍵，最大的不一定是最好的。在比較兩個資料庫時，應該要了解兩者是如何不同，是蒐集的資料較廣，還是蒐集的資料年代較長等等。研究者需要了解各種資料庫的特性，才能根據自己的研究需求選取適合的資料庫。
根據Dr.
Jasco教授的分析，根據「以最短的時間蒐尋最多筆資料」的邏輯運作的Google
Scolar，並不是個明智的選擇。
根據Dr.
Jasco一份於2008年發表、已被引用435次的資料，可以總括他對於專業的學術線上資訊服務所強調的要點：「所有的學術和專業線上服務，其軟體應具有下列功能：(a)
了解誤讀或誤拼的字；(b) 了解簡單或不清楚的詢問詞；(c)
引導使用者選取正確的資料庫、正確的搜尋字串、正確的同義詞、最有效力的修飾詞和過濾詞以最佳化搜尋結果；(d)
藉由提供新的以及/或是混合的事實、報導、軼聞、和零星資料來提供線索；以及 (e)
能以直覺的方式最佳化查詢結果，或是由搜尋結果當中挑出和使用者最相關的資訊」。
Dr. Jasco
洞悉人類許多評比活動背後的人性欲求（排比是舉世共通的執迷：金氏世界紀錄的思考模式；追求最大、最廣、最偉大、最高以及最快的欲望。以學術界而言，最有生產力，最常被引用的期刊、作者以及機構都是奮鬥的標竿。）
第二場：基於被引用次數對學術生產力和影響力進行測量的方式
Dr.
Jasco 探討的另一個重要議題是如何合理的評量學術研究表現。他所介紹的是在2005年由加州大學聖地牙哥分校的物理教授Jorge E.
Hirsch 所提出的h
指數；該指數目前已成為評鑑研究影響力的新趨勢。
為使用原始資料來介紹h指數，接下來我們直接引用Jorge E.
Hirsch 的【量化個人科學研究產出的指數】論文中的相關段落。
h指數
Jorge E.
Hirsch，提倡以h指數做為一種簡易有效的評量研究影響力的方式
h指數的定義
2005年9月，加州大學聖地牙哥分校的物理學教授Jorge
E.
Hirsch提出了h指數的概念，定義為有被引用次數≧h的論文篇數，可做為說明一位研究者的科學產出的有用指數。
發明h指數的理由
在這篇歷史性的論文中，Hirsch寫道：「對於少數能贏得諾貝爾獎的科學家而言，他們所做的研究其重要性和相關性是不容置疑的。至於其他如我輩，該如何量化一位研究者其科學研究產出累積的影響性和相關性呢？在這個資源有限的世界中，這種量化（可能使人不悅），但基於評量和比較的目的卻常是必須的（如大學教授的聘任和升等、研究獎助的發放等等）。」
h指數的應用範圍
Hirsch建議除了物理學之外，h指數也適用於其他科學研究領域。
h指數的詮釋
基於實徵計算所得的數據，Hirsch寫道：「我建議（但有很大的誤差範圍）對於主要研究型大學的教授，h值約為12時，大約等同於升等為副教授的典型數值；h值約為18時，大約等同於升等為教授的典型數值。當h值約為15-20時，大約就可成為美國物理學會的會員；當h值約為45或更高時，除了少數特例外，就可以成為美國國家科學院的院士了。」
然而，由於真實世界的複雜性，在詮釋h指數時，必須有所保留。
以熟悉的例子來說明h指數
Dr.
Jasco
在演講中使用聽眾熟悉的人物為例，使大家能更了解h指數的概念。他在結論中指出，了解h指數的背景，才能了解其限制。雖然h指數很流行，得到許多認可，但它並不完美，也衍生出很多變異。就某些程度而言這些變異可以克服其短處，但不良的資料庫的所造成的缺憾卻是無法被克服的。
演講結束，聽眾對於影響他們專業生涯的評量新趨勢，均有更深刻的了解。
Dr. Jasco 以實際的例證，說明他對各種引文資料庫的判斷。
Dr. Jasco使用實例來解釋h指數
研發快訊編輯部張萬珍整理翻譯
