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Indicateurs et sources – Indice h

Comment calculer l'indice h?

  1. Établissez la liste de publications d'un auteur à évaluer (ou d'une revue, d'une organisation, etc.).
  2. Choisissez un outil où trouver les données de citations.
  3. Trouvez toutes les publications de la liste dans l'outil choisi, et notez le nombre de citations reçues par chacune d'elles.
  4. Placez les publications en ordre décroissant du nombre de citations reçues dans un tableau comme celui-ci:

Rang

Nombre de citations reçues

1

934

2

121

3

34

4

2

5

1

6

0


  1. Trouvez la première publication dont le rang est plus grand ou égal au nombre de citations reçues et retenez ce rang.
    Dans notre exemple, nous retenons le rang 4 (le nombre 4, correspondant au rang de la publication, est plus grand que le nombre 2 qui correspond au nombre de citations reçues par cette publication).
    • Si le rang retenu est plus grand que le nombre de citations reçues par la publication, soustrayez 1 à ce rang pour obtenir l'indice h.
      Dans notre exemple, l'indice h est donc de 3 (le nombre 4, correspondant au rang retenu, moins 1 est égal à 3).
    • Si le rang retenu est égal au nombre de citations reçues par la publication, l'indice h est égal à ce rang.

À noter
Web of Science et Google Scholar, utilisé avec Publish or Perish, automatisent le calcul de l'indice h. Il est cependant recommandé de vérifier méticuleusement la liste des publications utilisée pour le calcul automatisé.

Quelles sont les limites de l'indice h?

L'indice h est influencé par la durée de la carrière des chercheurs

Une longue carrière implique habituellement un plus grand nombre de publications et de citations. C'est pourquoi l'indice h ne peut être utilisé pour comparer des chercheurs qui sont à des stades différents de leur carrière.

L'indice h traduit mal le rapport entre la production et l'impact

Peu importe le nombre de citations reçues, la valeur maximale possible de l'indice h est égale au nombre de publications.  Ceci revient à dire que l'indice h est limité par la production, peu importe l'impact. Il s'agit du biais mathématique le plus évident de l'indice h.

De façon plus générale, les biais de l'indice h deviennent importants quand:

  • il y a beaucoup plus de citations reçues que de publications;
  • il y a beaucoup plus de publications que de citations reçues.

Dans le premier cas, l'indice h est trop petit par rapport à l'impact (comme dans l'exemple cité plus haut où l'indice h est seulement de 3, même s'il y a plus de 1000 citations reçues au total).

Dans le deuxième cas, l'indice h est trop petit par rapport à la production.

L'indice h est simpliste

Avec l'indice h, un seul chiffre décrit la distribution du nombre de citations reçues par les publications d'un chercheur, alors qu'il faudrait plusieurs chiffres pour bien représenter cette distribution. Cette simplification outrancière est la cause fondamentale des biais de l'indice h.

Remplacer ou compléter l'indice h?

Plusieurs auteurs suggèrent de réduire les biais de l'indice h en le remplaçant par un ensemble de variables mathématiquement indépendantes qui représentent plus fidèlement la distribution des citations reçues par les publications d'un chercheur. Par exemple, un auteur a suggéré ces trois variables correspondant à trois aspects distincts de la performance de la recherche:

  • la production;
  • l'impact;
  • la constance de l'impact.

D'autres auteurs suggèrent plutôt de conserver l'indice h et d'en réduire les biais en le complétant avec d'autres indicateurs, dont les deux suivants:

  • L'indice g(«g-index»)
    Créé par L. Egghe en 2006, l'indice g est l'un des premiers indicateurs proposés pour compléter l'indice h. Il est défini comme la plus grande valeur de g pour laquelle les g documents les plus cités ont reçu ensemble g2 citations ou plus.
  • L'indice e («e-index»)
    Créé par C.-T. Zhang en 2009, l'indice e complète directement l'indice h en étant défini à partir des citations reçues par les h documents les plus cités.

Références et informations complémentaires

  1. Completing h
  2. Theory and practise of the g-index
  3. Single parameter indices and bibliometric outliers
  4. The e-Index, Complementing the h-Index for Excess Citations