CiteScore 和超越指数作为近年来备受关注的指标，分别从不同维度回应了开放获取环境下的评价需求。以下结合其定义、特点及应用场景展开分析：
一、CiteScore：基于广泛覆盖的动态评价工具
1. 定义与计算逻辑
CiteScore 由 Elsevier 于 2016 年推出，基于 Scopus 数据库，计算某期刊过去四年发表的所有文献类型（包括研究论文、综述、会议论文等）在当年的被引次数除以该期刊四年内的总文献量。例如，2023 年的 CiteScore 计算的是 2019-2022 年发表的文献在 2023 年的被引次数。这一方法扩大了评价范围，尤其适合开放获取期刊中多样化的内容形式（如数据论文、技术报告）。
2. 优势与适用场景
覆盖全面：纳入 Scopus 收录的 28,100 余种期刊，包括大量开放获取期刊，并支持跨学科比较。例如，BMJ Open 等开放获取期刊的 CiteScore 数据显示其在医学领域的竞争力。
动态性与透明度：每年更新且数据免费公开，用户可通过 Scopus 平台验证基础数据。此外，CiteScore 对新期刊更友好，可提前 1 年提供影响力评估，帮助开放获取期刊快速建立学术 visibility。
学科适应性：通过学科归一化处理（如 CiteScore 百分位数），减少不同学科引用习惯差异的影响。
3. 局限性
低水平期刊干扰：Scopus 收录的部分开放获取期刊可能因质量参差不齐，导致 CiteScore 虚高或波动。
自引与跨学科偏差：未完全排除自引，且不同学科引用周期差异可能影响跨领域比较的准确性。
二、超越指数：聚焦学科交叉与整体质量的创新指标
1. 定义与计算逻辑
超越指数由中科院文献情报中心提出，定义为 “随机从期刊 A 选择一篇论文，其引用次数大于从其他期刊随机选择的相同主题、相同文献类型论文的概率”。例如，某期刊的超越指数为 0.7，表示其 70% 的论文在同主题、同类型中引用表现优于其他期刊。
2. 优势与适用场景
学科精细化与交叉性：通过构建论文层级的主题分类体系，解决传统指标因学科划分过粗导致的评价偏差，尤其适合开放获取期刊中常见的跨学科研究。例如，某环境科学期刊的跨学科论文可与同主题而非传统学科内的论文比较。
抗偏态性：弱化高被引论文的影响，更关注期刊整体质量。例如，若某期刊仅有少数超高被引论文，其超越指数可能低于多篇中等被引的期刊。
政策导向性：被中科院分区表采用，推动国内开放获取期刊发展。例如，国产开放获取期刊《National Science Review》通过超越指数跻身国际一区。
3. 局限性
国际接受度有限：目前主要应用于国内，国际期刊评价仍以影响因子和 CiteScore 为主。
计算复杂性：依赖 WoS 全库数据和主题分类，透明度和可重复性较 CiteScore 弱。
三、开放获取时代的指标适配性分析
1. 开放获取期刊的特点与挑战
内容多样性：开放获取期刊常发表预印本、数据论文等非传统文献类型，传统影响因子可能低估其价值。CiteScore 的广泛覆盖和超越指数的主题分类可更全面反映这类内容的影响力。
引用动态性：开放获取论文因免费获取可能获得更快、更广泛的引用，但不同学科的引用周期差异（如医学快于数学）可能导致指标波动。CiteScore 的四年窗口和超越指数的概率计算有助于平滑这种波动。
商业模式差异：金色开放获取期刊需支付文章处理费（APC），可能吸引更多高风险、高创新性研究。超越指数对冷门学科的支持（如数学、基础科学）可避免因 APC 导致的学科倾斜。
2. 指标互补与趋势
CiteScore 的工具属性：适合快速评估期刊的引用表现，尤其在开放获取期刊的动态监测和投稿决策中具有实用性。例如，作者可通过 CiteScore 选择目标期刊并预估论文传播潜力。
超越指数的战略价值：更适合科研管理部门引导学科均衡发展，避免 “唯影响因子” 导致的热点追逐和冷门学科边缘化。例如，中科院分区通过超越指数将基础数学期刊纳入一区，体现对长期价值的认可。
多元化评价的必要性：开放获取时代需结合指标与定性评估（如同行评议、社会影响）。例如，某些开放获取期刊可能因政策影响或公众关注度高，但学术影响力未必顶尖，需综合判断。
四、总结与展望
CiteScore 和超越指数分别代表了开放获取时代期刊评价的两种路径：前者通过广泛覆盖和动态更新提供实用工具，后者通过学科精细化和抗偏态设计推动评价公平。两者并非对立，而是互补 ——CiteScore 适合快速筛选和横向比较，超越指数适合长期战略引导和学科平衡。未来，随着开放获取期刊的普及，指标需进一步解决以下问题：
开放获取类型差异：区分金色、绿色等不同 OA 模式对引用和影响力的影响。
国际互认机制：推动超越指数等本土指标的国际化，同时吸收国际经验（如 SJR、SNIP）。
数据透明与伦理：确保指标计算的可追溯性，防止数据操纵（如自引、刷热点）