ICSR PERSPECTIVES2020

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接收，不接收：期刊的接收接收率到底是什么意思？

要点 期刊的接收率不应该用来作为评估刊物的指标：我们找不到任何凭据，来标明接收率可用来作为质量或影响力的可靠信号。

期刊接收率对于投稿的作者是非常有用的，且ICSR建议尽可能将其公开。

黄金开放获取期刊，比起其他开放获取种类往往具有较低的接收率，但它们也往往是资历较浅的期刊：随着期刊的资历升高，接收率是否会增加，或开放获取模型会对接收率有所影响？

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Journal acceptance rates 2017, binned

因此，我们在2017年研究了2371种期刊及其接收率，其中大部分由Elsevier出版（有关详细信息，请查看方法）。这些期刊代表了广泛的学科领域、期刊类型和资历 。除了社会科学、艺术和人文学科之外，其他所有学科都得到了很好的体现，这是本报告结果的局限性 。为了了解这些期刊的接收率可能有什么含义，我们将它们的接收率与其他各种指标进行了比较

期刊执行的功能之一通常被称为“守门”：即选择被认为值得发表的研究 。从研究人员主动提交给期刊的手稿中遴选，编辑团队可以选择接收某些手稿，而拒绝其他手稿（通常是在同行评审之后）。接收率是从所有提交的手稿库中选择出版的手稿的比例，这是一种很直接的衡量方式，它定期地出现在期刊指标页面上（例如 Elsevier Journal Insights）和编辑报告中（例如Hall 2018年；Barber, 2019年；Manning, 2017年），以及通过期刊查找工具获取（例如Elsevier Journal Finder, Springer Journal Recommendationer）。 但是，接收率作为评估的指标有意义吗?

简介

接收率衡量的是什么？

接收的手稿数量可能受到以下几个因素的驱动：所提交手稿的质量、兴趣或重要性，同一领域中其他期刊的数量和与之的关系，以及可能存在的任何投稿或积压的同行评审或页面的限制 。有轶事证据表明，某些期刊将特定的接收率设为目标 。这些因素中的每一个都会对每个期刊的接收率产生不同的影响 。另一方面，投稿率的驱动因素则略有不同：领域的规模（按资金量和研究人员与出版物的数量，期刊的数量和相互之间的关系，期刊的“品牌”知名度或（感知的）荣誉，

以及成功发表对作者的潜在影响（例如在某些情况下，在某期刊上成功发表可以帮助研究者获得未来的经费）。

因此，如果确定接收率的两个因素存在重叠但不同的驱动因素，那么该比率实际上能否告诉我们有关期刊的信息吗？《指标工具包》建议将该比率用作“代表与可用性相比的感知荣誉和需求”（自《指标工具包》）。谈到诸如《自然》和《科学》等期刊的影响时，往往会提到它们的相对较低的接收率（例如Emmer 2019年）。而在另一端，掠夺性期刊以多种方式分类，但通常

描述中都提到了高接收率 (Forero Oermann Manca 2018;

Brembs 2019 )。

然而，当《自然》和《科学》等期刊的接收率保持在10% 或更低时，将“小麦与谷壳”分离的概念（Brembs 2018年）被推到了极限 。被极度挑剔的期刊拒绝肯定不能告诉我们有关该手稿的太多信息 。 我们之前提到的那些驱动因素暗示了在手稿中的许多不同的“问题”：一个可能是质量或影响力较低，另一个可能是超出了研究范围 。

如果我们无法区分拒绝的原因，即

无法对从哪本期刊上拒绝文章做出判断 。那么期刊的接收率真的可以说明同行评审过程的质量或严格性吗？ 如果不能，那么接收率到底有什么意义？

这个研究问题以前已经有讨论过了，期刊的接收率或拒绝率与基于引用的指标相比，并与期刊的学科、资历和获取类型来对应考虑（例如Sugimoto Larivière Ni等人，2013 Frontiers 2015 Frontiers

2016。但是，在某些情况下，结果存在冲突，期刊的拒绝或接收率在一定程度上仍与质量观念相关

Sugimoto Larivière Ni等人，2013

Metrics Toolkit) 。也有人提出拒绝率“高达30%是合理的，以确保仅 发表可靠的研究” (Frontiers

2015年）。

定义： 期刊接收率 = 接收的手稿数 / 提交的手稿总数

数据集：

2,371 本期刊

其中，1,942本期刊 (82%) 是由Elsevier出版的

2017期刊接收率

图1：数据集中所有期刊文章，2017年期刊接收率的分布(n=2,371)。

对拒绝的钟爱

我们的数据集中的期刊在2017年的接收率从1.1%至93.2%不等，平均为32% 。我们可以立即看到，期刊接收的文章往往少于拒绝的文章 （图1）。

慢着，还有另一个选择！ 正在阅读此内容的出版商和编辑们，也可能熟悉另一种类型的接收率：接收的手稿数 /（接收的 + 拒绝的手稿）。 两项度量均衡量接收率，但采用了截然不同的方式。 在第二个定义中（我们将其称为II型），所计算的是经决策的份额 。 对于密切监视同行评审过程的人们（最通常是出版商和编辑们），II型将特别有用 。 前一个定义（我们将其称为I型）是在期刊和发布商网页上最常用的定义 。 我们相信这是作者们通常与之互动并从中受益的期刊接收率的定义，因此在本报告中我们将始终使用I型接收率的原因 。

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ICSR PERSPECTIVES

期刊规模

假设：期刊的规模各不相同，但可能竞争于相同的作者和手稿 。 如果小期刊觉得有被大期刊赶超的风险，则可能会提高接收率，以使其对作者们更具吸引力 。

假设：期刊的规模各不相同，但可能竞争于相同的作者和手稿 。 如果小期刊觉得有被大期刊赶超的风险，则可能会提高接收率，以使其对作者们更具吸引力 。

总体而言，期刊规模与接收率之间没有紧密关联（图2）。Sugimoto, Larivière, Ni等人（2013年）发现，“接收度随着给定期刊上文章数量的增加而增加 。” 在我们的数据中，高接收率和小型期刊之间的关系是如此微弱，甚至几乎不存在 。 特别是对于小型期刊（2017年出版量不到100篇），我们发现它们涵盖了所有范围的接收率 。 较大的期刊似乎接收度稍小，但接收率范围仍然很大，大多数期刊的接收率集中在10%至60%之间 。

期刊资历

假设：如果资历较浅的期刊专注于确定其范围和品牌，那么它们的接收率可能会高于资历深 的期刊 。

我们研究的期刊的资历范围从刚发行到发行了近200年不等，2017年期刊的总体平均年龄为26.4年 。同样地，我们的分析表明，资历和接收率之间几乎没有关系，只存在非常微弱的暗示，资历较深的期刊的

接收率往往较低（图3）。

Sugimoto, Larivière, Ni等人（2013年）先前发现，“资历较轻的期刊往往具有更高的接收率” 。 尽管最高接收率确实大约（仅）属于资历较轻的期刊，但我们的数据显示，发行年龄在1年至60年之间的期刊也有远远超过80%的接收率 。

期刊引文影响

假设：如果期刊接收率是期刊引文影响力或质量的信号，那么我们可能会期望接收率与指标之间呈负相关，如归一化引文影响 力 (field-weighted citation impact (FWCI) 。

我们的数据显示，期刊引文影响力与接收率之间没有明确的关系（图4）。 有一些引文影响高的期刊也有偏高的接收率，反之亦然 。 引用影响力最高的期刊的确倾向于较低的接收率，但这些期刊的FWCI值均高于3.0 。由于所有期刊的全球平均水平是1.0，这些期刊的表现是非常出色的 。即使如此，它们的接收率也往往在5%至40%之间 。因此我们可能最多也只能说，影响力极强的期刊的接收率往往会偏向40％或以下，但是这种说法对于考虑在何处提交稿件的作者而言似乎没有任何用处 。总体而言，我们的数据表明，较低的接收率并不是高引文影响的可靠信号；数据变异性太大了。

在我们将期刊接收率和FWCI比较的情况，之前的研究已经考虑了其他衡量影响的方式 。 《前沿》(2015)发现“拒绝率与影响因素之间绝对没有关联 。” 与这一发现和我们的发现相反地，Sugimoto, Larivière, Ni等人 (2013年）发现接收率与期刊影响因子之间存在微弱的负相关性，并认为影响力较大的期刊可能会吸引更多的作者们，从而提高选择性和接收率 。

在此报告提供的补充材料中，您还可查看到期刊接收率与2018年CiteScore期刊指标绘制的图表，当中的关联与(图4)中的非常相似 。

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图2：将2017年期刊的接收率与2017年期刊的规模（文章、综述、会议论文集的计数）作图 (n = 2,371，但图表限于显示出版物少于1000的期刊，有50种期刊不包括在内）。

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图3：所有期刊2017年的接收率与期刊资 历（自出版第1卷以 来的年数）作图 (n = 2,371，但图表限于显示资历100年以下的期刊，有11种期刊不包括在内）。

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图4：所有期刊的 2017年接收率与该期刊的“归一化引文影 响力FWCI”作图 (n = 2,371，但图表 仅限于显示FWCI 为5及以下的期刊， 有21种期刊不包括在内）。FWCI衡量出版后的连续0到3年内的引文影响力，并包括不同类型的出版物、不同研究领域和出版年份在引文活动方面的差异；全球平均值是1.00 。

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期刊重点：科研论文还是综述？

假设：如果某期刊发表的综述数量相对较高，则基于出版物通常“欢迎”综述的基础，期刊的接收率可能相对较高 。

到目前为止，我们已经将数据集中的所有期刊归类在一起，并考虑了编辑委员会可能对其控制不大的属性（如资历、领域的规模和/或页面的预算），但当然，这些期刊可选择他们要发表哪种类型的研究论文 。因此，我们将综述性出版物与2017年以来所有出版物的份额进行了比较。这提供了一种识别出仅出版综述或以综述为重点的期刊的方式，由于某些综述的委托方式，造成其不太可能因例如 “超出研究范围”的理由而被拒绝，因此可能造成我们的结果稍微倾斜（图5）。 该图表显示了2017年仅发布100％综述文章的少数期刊(40)，但是即使在这些期刊中，接收率也从16%到89%不等 。 总体而言，该数据显示综述性出版物的份额与接收率之间没有相关性 。

期刊的平均资历也比其他任何期刊都要轻 (2017年平均为7.8年，而混合开放获取期刊的平均资历为28.6年）。只有时间才能证明，随着期刊的成长和开放获取出版模式的逐渐成熟，接收率是否会随着时间的推移而降低，或者期刊的财务模型将造成其较高的接收率将成为常规 。

学科的多样性

假设：如果期刊的范围狭窄或小众，那么其接收率可能会相对较低，因为它需要对出版内容必须具选择性 。

有些期刊在研究主题上非常“小众”，而另一些期刊则范围广泛 。 这会对接收率产生影响吗？ 我们的研究表明情况并非如此 。 大多数期刊的参考文献的研究主题的多样性偏低，但未与接收率达成任何关系 。 有关补充数据的详细信息，请参见方法部分 。

开放获取模型

假设：如果开放获取期刊能够通过征收的文章刊登收费得以经济上的生存，那么我们或许可以预料它们的接收率会相对较高 。

我们数据集中的大多数期刊都为作者提供了开放式出版的选择（“混合开放获取”），只有少数期刊不提供开放式选择（“仅订阅”）或非作者付费的开放式选择（“补贴开放获取”）。那些“黄金开放式访问”（仅向作者提供立即支付开放获取模型）的结果显得突出（图6）。 其他三类期刊的接收率分布相当相似，但黄金开放获取期刊的平均接收率最高(45.9%) 。 同样，Sugimoto Larivière，Ni等人（2013年）发现“所有学科的开放获取期刊都有显著较高的接收率 。”

这确实表明，黄金开放获取期刊的接收率往往高于其他期刊；遵循逻辑，这些期刊可能依赖于文章刊登费用来生存，自然地接收率会偏高。 但是，应该指出的是，这些

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图5： 所有期刊的2017年期刊接收率与Scopus在2017年学术出版物中综述所占的份额作图。 该份额包含所有文章、综述、会议论文、简短调查和数据文件。 (n = 2,371)

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图6： 所有期刊的2017年接收率均以箱形图的形式作图，并按截至2017年提供给作者们开放获取的模型而分开。资历指的是各种开放获取模型的期刊，以自2017年第1卷出版发行以来的年数平均值计算 (n = 2,371)

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学科领域

假设：与许多期刊等级指标一样，我们可能期望各个学科领域之间存在差异 。 提醒：本报告所研究的期刊涵盖了除社会科学、艺术和人文科学以外的所有学科领域 。

我们考虑的最后一个特征是期刊的学科领域 。 期刊学科分布地图（图7）显示了我们的数据集中期刊的覆盖率

和接收率的范围 。地图上的某些区域确实更倾向于较低接收率：特别是经济学和计算机科学，而数学在较小程度上也是如此 。 这可能表明更难在这些学科的期刊中发表文章，这可能是由于较高程度的“对”或“错”答案所导致 。 相比之下，医学、护理学和生命科学往往具有更高的接收率，这也许反映了更多的出版的主观性 。

尽管我们使用了不同的方法，但这些发现与Sugimoto, Larivière, Ni等人（2013年）的发现相对吻合，其中发现健康科学期刊的接收率最高，而商业科学期刊的接收率最低 。在该论文中发现或许在商业期刊中发表的竞争更大是原因之一 。Frontiers (2016)还发现社会科学的拒绝率相对较高 。 ▪

图7：数据集中的期刊地图，显示了2012年至2016年之间期刊出版的出版物之间的共引关系，据此来表明研究主题相似性 。 颜色表示接收率：深蓝色表示接收率低，黄色表示接收率高 。 节点大小代表该期刊与其他期刊的关联性的强度 。 使用Scopus和VOSviewer来创建该地图。 标注是根据期刊名称手动添加的（随后已从每个节点中删除以保持匿名性）。 (n = 2,371)

摘要

期刊属性 与接收率的关系

期刊规模 与较小的期刊相比，最大的期刊往往具有相对较低的接收率，但即使在这种情况下，其接收率也大约在10%至60%之间 。

期刊资历 资历较深的期刊确实比资历较浅的期刊具有较低的接收率，但其中的相关性是微弱的 。

期刊影响力 影响力极高的期刊往往表现出相对较低的接收率，但即便如此，数据仍存在很大差异性（接收率仍在5%至50%之间不等）。

期刊是否以综述为主 在发表的综述论文的份额与接收率之间没有发现任何关系。

开放获取模式 黄金开放获取期刊往往比其他开放获取模型具有更高的接收率，但它们也往往是资历最浅的期刊 。

学科的多样性 期刊范围的广度与接收率之间没有关系 。

期刊学科领域 与生命科学和医学相比，形式科学（经济学、计算机科学、数学） 的期刊接收率较低 。

我们确定了一个事实，即接收率低的原因通常是非常大型、非常古老且影响力非常大的期刊，以及那些不是“黄金开放获取”的期刊 。这些属性是混杂的 。与影响力的关系是微妙的，不足以使我们坚定地表明接收率是质量或影响力的信号 。 重要的是，我们发现，即使可以确定期刊属性与接收率之间的关系时，接收率的差异性仍然很大，以导致这些发现不太可能被用于现实世界里 。

那么，作者们应该从哪方面考虑向哪些期刊提交稿件呢？ 我们认为期

刊的接收率确实具有意义：它们根据同一期刊的历史成功率，向准作者们表明接收其稿件的可能性 。因此，我们认为期刊接收率应该在一系列期刊指标中占有一席之地，因此应尽可能地将其公开 。 然而，接收率并不是其他属性的信号，因此应与其他指标一起使用，但不能与它们混淆 。

可幸的是，在大多数情况下已是如此 。 显示接收率的期刊主页通常还提供最新的年度期刊引文影响力指标，以及有关出版速度、文章学科范围和同行评审过程的信息 。

这种各种信息的组合是重要且有用的 。我们提出的唯一建议是，建议出版商和期刊对于其如何表示接收率慎重地考虑，并谨慎避免暗示这是影响力、质量或严格性的信号 。 取而代之地，我们建议说明其接收率确切的含义：简单地说，就仅是在给定时期内被接收的稿件数量占所提交稿件数量的比例

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接收率是从期刊网站、期刊查找/推荐工具中获取的，而对于Elsevier期刊，则是从编辑系统中获取的 。所有期刊均已匿名化，以族中决定不公开其接收率的期刊的意愿 。期刊与Scopus的数据进行匹配，以收集额外的数据：文章、综述、会议论文、短期调查和数据文件的数量、第1卷（第1期）的出版年份、归一化引文影响力FWCI和参考文献的研究主题多样性 。最新的CiteScore期刊评价指标可从Scopus.com/sources公开读取 。此外，还通过出版商的定价和期刊列表（公开提供）中收集了开放获取模型，并使用VOSviewer生成了期刊学科分布地图 。

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References

瑞秋.赫伯特 Rachel Herbert

瑞秋. 赫伯特是艾尔斯威尔（Elsevier）的一名高级研究评估经理。她曾在学术出版界工作十多年，对性别视角下的研究评估有极大的兴趣。她目前最主要的项目是艾尔斯威尔（Elsevier）研究学的未来报告，建立研究学的将来场景以及未来十年研究学的文化 。

https://orcid.org/0000-0002-4088-1223

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关于国际研究学中心

国际研究学中心（ICSR）的使命是深入开展研究工作，进一步利用和提升事实数据；以支持研究策略，研究评估和政策制定等应用场景。我们的愿景是：通过这些证据作出的决策有益于研究和社会 。

ICSR通过确定科研工作中的关键挑战和问题（围绕关键研究主题research themes来组织的）来行使这一使命。这些挑战和问题是和群科研学术共同体一起发展出来的，这个共同体由基金资助者和资助机构（ICSR的合作伙伴）、科研学术领域的专家以及研究人员组成。我们还得到了外部ICSR顾问委员会ICSR Advisory Board支持 。

这些研究问题可以通过定性和/或定量的方法来解决，包括使用ICSR实验室ICSR Lab的丰富的数据集和高级分析法。观点和提议会通过各种渠道分享出来，如通过ICSR Perspectives报告或同行评议杂志。共同创建的方法和指标将通过评估指标体系提供给科研学术共同体来正确使用 。

关于作者

如何引用Herbert, R. Accept me, accept me not: what do journal acceptance rates really mean? ICSR Perspectives (2019)

AcknowledgmentsThanks go to Alex Ponsford for data curation and Andrew Plume and Kate Gasson for reviewing.

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