學者們人為地增加他們的h指數有什么偷偷摸摸的技巧？

我以前沒想過這個，并且（不出所料）我沒有聽說有人承認他們這樣做，我當然不會，但這是我的想法。在開始之前我也必須承認，在提供可以被解釋為關于這個主題的建議時，我覺得有點道德沖突，但是了解敵人（不道德的研究人員）是有好處的。

有四個h索引來源。基于訂閱的數據庫（如Scopus和Web of Knowledge）提供自動計算器。Harzing的Publish或Perish程序根據Google Scholar條目進行計算（但更詳細），Google Scholar有自己計算的h-index。

每個人都可能為同一作者產生不同的h指數。Web of Knowledge對高質量期刊（特別是物理科學）的報道很多，但對會議的報道很少;Scopus對后者有點好。即使Publish或Perish和Google Scholar使用相同（更新和更長時期）的數據（并且對社交科學更友好），后者的指標更少，因此不太可能公開展示明顯的游戲活動，如自引甚至更少的事情，如'引用俱樂部'（作者群體引用彼此的論文只增加引用）。當然，自我引用是有限的，尤其是編輯和審稿人，但這些通常不適用于同行評審。如果你“鼓勵”你的博士生或你正在評論的論文作者引用你的作品，那么沒有人可能會眨眼睛。

現在，雖然一項研究發現Google Scholar的引用次數比Web of Knowledge和Scopus多出53％，但其他大多數引用來自低影響力的期刊，報告，會議記錄等（所謂的灰色文獻）。你仍然必須得到引用（顯然不是自引的問題），但傳播研究有助于。但重要的是，這些質量差異不會出現在h指數中。在此基礎上，使用Google Scholar，它具有廣泛的性質，也可能是最簡單的游戲（就像h-index本身一樣）。對于例如通過在低質量期刊或灰色文獻中引用自我來推動高質量期刊的引用。

如上所述，Google學術搜索將在網絡上發布任何內容。這通常意味著相同或幾乎相同的版本（例如，討論文件，會議記錄，期刊等）將出現在不同的標題下等。它不是偷偷摸摸的，但你應該在最佳標題下合并這些單獨的條目（可能是期刊），即使它可能在Google學術搜索中有更少甚至沒有引用。這將顯示為*但您的h指數可能更好。偷偷摸摸將涉及合并不密切相關的論文，特別是那些不太可能在任何地方（就引用而言）的論文。即使是狡猾的，也會創建額外的自己的源文件，這些文件可以被搜索，甚至是隨機的計算機生成的文件。

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