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Rethinking Journal Selection: An Author-Centric, Multi-Index Framework for Context-Sensitive Evaluation
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AI
DOI：10.5530/jscires.20260005.png)
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摘要
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期刊选择要求作者平衡学术质量、可及性限制、学科匹配度和全球可见性考量。传统期刊评价系统高度依赖基于声望的指标，常忽视处于不同职业生涯阶段和机构环境的作者所面临的多样化决策情境。本研究引入作者中心期刊选择指数（AJSI），一个多维度框架，旨在生成针对不同作者群体的期刊推荐，而非单一通用排名。利用覆盖63,016种期刊的开放计量数据，本框架整合四个指数：可及性、质量、范围和相关性；并实现五个平衡战略和全球南方维度。每种作者画像反映不同的出版决策逻辑，强调可行性、认可度、国际影响力或资源限制。结果显示，期刊适宜性在作者画像间系统性地变化。早期职业和全球南方作者优先考虑可及性和合法性，导致与声望导向型作者不同的期刊选择，后者集中于成熟高影响力刊物。关注可行性和可及性的画像也表现出更大的结构性风险暴露，而相关性导向的画像则在跨学科领域维持更稳定的期刊选择。尽管存在这些差异，总体期刊层级保持一致，表明画像特定优先级重塑了期刊推荐，而未破坏更广泛的评价结构。这些发现表明期刊选择本质上取决于情境，并受作者情况塑造。AJSI框架提供了一个透明且可调整的决策支持机制，通过明确将作者优先级纳入评价过程，补充传统计量指标，支持更公平和情境敏感的出版决策。
Keyword:
Author-Centric Journal Selection
Bibliometrics
Decision-Support Systems
Equity in Scholarly Publishing
Global South
Open Access
