Genel olarak, Eigenfactor size bir derginin ald\u0131\u011f\u0131 at\u0131f say\u0131s\u0131n\u0131n \u00f6tesinde \u00f6nemine dair net bir resim sunar.<\/p>\n\n\n\n
\u00d6z Fakt\u00f6r Nas\u0131l Hesaplan\u0131r?<\/h2>\n\n\n\n
Eigenfactor, bir dergideki makalelerin be\u015f y\u0131ll\u0131k bir s\u00fcre i\u00e7inde di\u011fer dergilerde ka\u00e7 kez al\u0131nt\u0131land\u0131\u011f\u0131na bak\u0131larak hesaplan\u0131r. <\/p>\n\n\n\n
Ancak, t\u00fcm at\u0131flar e\u015fit olarak de\u011ferlendirilmez. Etki g\u00fcc\u00fc y\u00fcksek dergilerden yap\u0131lan at\u0131flara daha fazla a\u011f\u0131rl\u0131k verilir, yani Eigenfactor puan\u0131na daha fazla katk\u0131da bulunurlar. <\/p>\n\n\n\n
Ek olarak, Eigenfactor derginin b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fcne g\u00f6re ayarlan\u0131r, bu nedenle daha b\u00fcy\u00fck dergiler otomatik olarak daha y\u00fcksek puanlara sahip olmaz. Bir derginin kendine yapt\u0131\u011f\u0131 at\u0131flar da, derginin etkisinin daha do\u011fru bir \u00f6l\u00e7\u00fcs\u00fcn\u00fc sa\u011flamak i\u00e7in hesaplamada en aza indirilir. <\/p>\n\n\n\n
Genel olarak, Eigenfactor sadece at\u0131flar\u0131 saymak yerine anlaml\u0131 at\u0131flara odaklanarak bir derginin ger\u00e7ek etkisini daha net bir \u015fekilde g\u00f6rmenizi sa\u011flar.<\/p>\n\n\n\n
\u00d6zfakt\u00f6r\u00fcn \u00d6nemi ve Uygulamas\u0131<\/h2>\n\n\n\n
Eigenfactor'un amac\u0131, hangi dergilerin kendi alanlar\u0131nda g\u00fc\u00e7l\u00fc bir etkiye sahip oldu\u011funu belirlemenize yard\u0131mc\u0131 olarak akademik yay\u0131nc\u0131l\u0131kta hangi kaynaklar\u0131n en de\u011ferli oldu\u011funu belirlemenizi kolayla\u015ft\u0131rmakt\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
\u00d6z Fakt\u00f6r Neden \u00d6nemlidir?<\/h3>\n\n\n\n
Eigenfactor \u00f6nemlidir \u00e7\u00fcnk\u00fc sadece at\u0131flar\u0131 sayman\u0131n \u00f6tesinde, akademik dergilerin etkisi hakk\u0131nda daha derin bir i\u00e7g\u00f6r\u00fc sa\u011flar. Sadece bir dergiye ne s\u0131kl\u0131kla at\u0131f yap\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 de\u011fil, ayn\u0131 zamanda sayg\u0131n ve etkili kaynaklardan yap\u0131lan at\u0131flara odaklanarak bu at\u0131flar\u0131n kalitesini de anlaman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olur. <\/p>\n\n\n\n
Akademik dergiler i\u00e7in y\u00fcksek bir Eigenfactor puan\u0131, itibarlar\u0131n\u0131 art\u0131rabilir ve daha kaliteli ara\u015ft\u0131rma ba\u015fvurular\u0131n\u0131 \u00e7ekebilir. Bir ara\u015ft\u0131rmac\u0131 olarak, alanlar\u0131nda ger\u00e7ekten etkili olan dergileri belirlemenize yard\u0131mc\u0131 olarak, nerede yay\u0131n yapaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 veya \u00e7al\u0131\u015fman\u0131zda hangi dergilere at\u0131fta bulunaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 se\u00e7menizde size rehberlik eder. <\/p>\n\n\n\n
Eigenfactor, daha basit metriklere k\u0131yasla size daha anlaml\u0131 bir etki \u00f6l\u00e7\u00fcm\u00fc sunar.<\/p>\n\n\n\n
\u00d6zfakt\u00f6r\u00fcn Pratik Kullan\u0131mlar\u0131<\/h3>\n\n\n\n
Pratik anlamda, Eigenfactor \u00e7e\u015fitli karar verme s\u00fcre\u00e7lerinde faydal\u0131 bir ara\u00e7 olabilir. \u00d6rne\u011fin, ara\u015ft\u0131rman\u0131z\u0131 nereye g\u00f6nderece\u011finize karar veriyorsan\u0131z, Eigenfactor'\u00fc g\u00fc\u00e7l\u00fc dergileri se\u00e7mek i\u00e7in kullanabilirsiniz. akademi\u0307k etki\u0307<\/a>. <\/p>\n\n\n\n \u00dcniversiteler ve ara\u015ft\u0131rma kurumlar\u0131, finansman konusunda karar verirken veya akademik performans\u0131 de\u011ferlendirirken ara\u015ft\u0131rman\u0131n kalitesini \u00f6l\u00e7mek i\u00e7in Eigenfactor'\u00fc kullanabilir. <\/p>\n\n\n\n Anlaml\u0131 at\u0131flara odaklanan Eigenfactor, akademik yay\u0131nc\u0131l\u0131k ve ara\u015ft\u0131rma de\u011ferlendirmelerinde kararlar\u0131n sadece niceli\u011fe de\u011fil niteli\u011fe de dayanmas\u0131n\u0131 sa\u011flamaya yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n\n\n\n Eigenfactor ve Impact Factor'\u00fcn her ikisi de akademik dergilerin \u00f6nemini \u00f6l\u00e7mek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r, ancak farkl\u0131 \u015fekillerde \u00e7al\u0131\u015f\u0131rlar. Etki Fakt\u00f6r\u00fc, yaln\u0131zca at\u0131f say\u0131lar\u0131na odaklanarak bir derginin belirli bir y\u0131lda ald\u0131\u011f\u0131 ortalama at\u0131f say\u0131s\u0131n\u0131 hesaplar. <\/p>\n\n\n\n Buna kar\u015f\u0131l\u0131k, Eigenfactor at\u0131flar\u0131n hem say\u0131s\u0131n\u0131 hem de kalitesini dikkate al\u0131r ve etkili dergilerden gelen at\u0131flara daha fazla a\u011f\u0131rl\u0131k verir.<\/p>\n\n\n\n Etki Fakt\u00f6r\u00fcn\u00fcn ana avantaj\u0131 basitli\u011fidir - bir dergiye ne s\u0131kl\u0131kta at\u0131f yap\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde g\u00f6rebilirsiniz. Bununla birlikte, at\u0131flar\u0131n kalitesini dikkate almamas\u0131 ve kendi kendine at\u0131flardan daha kolay etkilenmesi gibi s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 vard\u0131r. <\/p>\n\n\n\n \u00d6te yandan \u00d6zfakt\u00f6r, bir derginin etkisine ili\u015fkin daha kapsaml\u0131 bir g\u00f6r\u00fcn\u00fcm sa\u011flar ancak hesaplanmas\u0131 ve anla\u015f\u0131lmas\u0131 daha karma\u015f\u0131kt\u0131r.<\/p>\n\n\n\n Bu h-indeksi<\/a> ba\u015fka bir \u00f6l\u00e7\u00fctt\u00fcr, ancak hem Eigenfactor hem de Impact Factor'den farkl\u0131d\u0131r \u00e7\u00fcnk\u00fc bir dergiden ziyade bireysel bir ara\u015ft\u0131rmac\u0131n\u0131n etkisini \u00f6l\u00e7er. Bir ara\u015ft\u0131rmac\u0131n\u0131n yay\u0131nlad\u0131\u011f\u0131 makale say\u0131s\u0131na ve her bir makaleye ka\u00e7 kez at\u0131f yap\u0131ld\u0131\u011f\u0131na bakar.<\/p>\n\n\n\n H-endeksi bireysel ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131 de\u011ferlendirmek i\u00e7in kullan\u0131\u015fl\u0131d\u0131r, ancak at\u0131flar\u0131n kalitesini veya \u00e7al\u0131\u015fman\u0131n yay\u0131nland\u0131\u011f\u0131 dergilerin etkisini hesaba katmaz. Eigenfactor, dergilere odaklanarak akademik etkiye dair daha geni\u015f bir bak\u0131\u015f a\u00e7\u0131s\u0131 sa\u011flar, ancak bireysel ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131 de\u011ferlendirmek i\u00e7in yararl\u0131 de\u011fildir.<\/p>\n\n\n\n Eigenfactor de\u011ferli bir \u00f6l\u00e7\u00fct olsa da baz\u0131 s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 vard\u0131r. Potansiyel \u00f6nyarg\u0131lardan biri, genellikle daha fazla at\u0131f ald\u0131klar\u0131 i\u00e7in daha b\u00fcy\u00fck dergileri tercih etme e\u011filiminde olmas\u0131d\u0131r. Bu durum, kendi alanlar\u0131nda g\u00fc\u00e7l\u00fc bir etkiye sahip olsalar bile, daha k\u00fc\u00e7\u00fck ancak son derece uzmanla\u015fm\u0131\u015f dergilerin daha az etkili g\u00f6r\u00fcnmesine neden olabilir. <\/p>\n\n\n\n Ayr\u0131ca, Eigenfactor tek tek makalelere de\u011fil, dergilerin genel etkisine odaklanmaktad\u0131r; bu da daha az bilinen yay\u0131nlarda yer alan \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7an ara\u015ft\u0131rmalar\u0131n de\u011ferini tam olarak yakalayamayabilir. Bir ba\u015fka s\u0131n\u0131rlama da, yava\u015f birikebilen at\u0131f verilerine dayanmas\u0131d\u0131r; bu da yeni dergilerin veya geli\u015fmekte olan alanlar\u0131n yeterince temsil edilmeyebilece\u011fi anlam\u0131na gelir.<\/p>\n\n\n\n Eigenfactor'a y\u00f6nelik yayg\u0131n ele\u015ftiriler aras\u0131nda karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 ve yerle\u015fik dergilere y\u00f6nelik \u00f6nyarg\u0131 potansiyeli yer almaktad\u0131r. Baz\u0131lar\u0131, kaliteli at\u0131flara odaklanman\u0131n \u00f6nemli ancak daha az s\u0131kl\u0131kla at\u0131f yap\u0131lan \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131 g\u00f6zden ka\u00e7\u0131rabilece\u011fini savunmaktad\u0131r. <\/p>\n\n\n\n Buna kar\u015f\u0131l\u0131k, Eigenfactor'\u00fcn savunucular\u0131, onun g\u00fcc\u00fcn\u00fcn, daha basit \u00f6l\u00e7\u00fctlere k\u0131yasla bir derginin etkisine ili\u015fkin daha incelikli bir g\u00f6r\u00fc\u015f sa\u011flamas\u0131nda yatt\u0131\u011f\u0131n\u0131 vurgulamaktad\u0131r. <\/p>\n\n\n\n Hi\u00e7bir \u00f6l\u00e7\u00fct m\u00fckemmel olmasa da, Eigenfactor nicelik ve niteli\u011fi dengeleyerek bir derginin etkisine dair daha kapsaml\u0131 bir resim sunmay\u0131 ama\u00e7lamaktad\u0131r. Ele\u015ftirmenler, kusurlar\u0131na ra\u011fmen Eigenfactor'\u00fcn akademik dergilerin de\u011ferlendirilmesine de\u011ferli bir derinlik katt\u0131\u011f\u0131n\u0131 da kabul etmektedir.<\/p>\n\n\n\n Sonu\u00e7 olarak, Eigenfactor, at\u0131flar\u0131n hem niceli\u011fini hem de niteli\u011fini g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurarak akademik dergilerin etkisini de\u011ferlendirmek i\u00e7in de\u011ferli bir \u00f6l\u00e7\u00fctt\u00fcr. Sayg\u0131n kaynaklardan gelen at\u0131flara daha fazla a\u011f\u0131rl\u0131k vererek Etki Fakt\u00f6r\u00fc gibi daha basit \u00f6l\u00e7\u00fcmlerden daha incelikli bir g\u00f6r\u00fcn\u00fcm sunar. <\/p>\n\n\n\n Bununla birlikte, Eigenfactor'\u00fcn b\u00fcy\u00fck dergileri kay\u0131rmas\u0131 ve hesaplanmas\u0131n\u0131n karma\u015f\u0131k olmas\u0131 gibi s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 vard\u0131r. Potansiyel \u00f6nyarg\u0131lar nedeniyle ele\u015ftirilere maruz kalsa da, akademik yay\u0131nc\u0131l\u0131k ve ara\u015ft\u0131rma de\u011ferlendirmesinde karar verme i\u00e7in yararl\u0131 bir ara\u00e7 olmaya devam etmektedir. <\/p>\n\n\n\n Genel olarak, Eigenfactor, di\u011fer metriklerin g\u00fc\u00e7l\u00fc ve zay\u0131f y\u00f6nlerini dengeleyerek bir derginin etkisi hakk\u0131nda daha kapsaml\u0131 bir anlay\u0131\u015f sa\u011flar.<\/p>\n\n\n\n Mind the Graph<\/a> <\/strong>bilim insanlar\u0131n\u0131n ara\u015ft\u0131rmalar\u0131n\u0131 veya makalelerini ilgi \u00e7ekici bir \u015fekilde g\u00f6rselle\u015ftirmelerine olanak tan\u0131yan \u00f6zel bir platformdur. Farkl\u0131 bilimsel alanlarda \u00e7ok \u00e7e\u015fitli \u015fablonlarla, ara\u015ft\u0131rma konunuza uygun olanlar\u0131 se\u00e7ebilirsiniz. Ve en iyi yan\u0131, do\u011fru infografi\u011fi bulamazsan\u0131z, uzman ekibimiz ara\u015ft\u0131rma kalitenizi art\u0131rabilecek bir g\u00f6rseli \u00f6zelle\u015ftirmeye veya olu\u015fturmaya haz\u0131rd\u0131r. Acele edin! \u015eimdi kaydolun<\/a> daha fazlas\u0131n\u0131 ke\u015ffetmek i\u00e7in!<\/p>\n\n\n\nDi\u011fer Metriklerle Kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmalar<\/h2>\n\n\n\n
\u00d6zfakt\u00f6r ve Etki Fakt\u00f6r\u00fc<\/h3>\n\n\n\n
\u00d6zfakt\u00f6r vs. h-indeksi<\/h3>\n\n\n\n
S\u0131n\u0131rlamalar ve Ele\u015ftiriler<\/h2>\n\n\n\n
\u00d6z Fakt\u00f6r\u00fcn S\u0131n\u0131rlamalar\u0131<\/h3>\n\n\n\n
Ele\u015ftirilerin Ele Al\u0131nmas\u0131<\/h3>\n\n\n\n
Sonu\u00e7<\/h2>\n\n\n\n
Ara\u015ft\u0131rman\u0131z\u0131 veya Makalenizi \u0130lgi \u00c7ekici Bir \u015eekilde G\u00f6rselle\u015ftirin<\/h2>\n\n\n\n
![\"ill\u00fcstrasyonlar-banner\"](\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/illustrations-banner.webp\")
<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n