2020年的影響因子即將出爐，按往年的公布情況，影響因子將於6月中下旬公布。在2019年，iNature團隊預測了236本雜誌，其中有218本能準確的預測。
趁著這個時機，iNature團隊主要關注2019年影響因子大於20的雜誌，同時加上一些常見的生物醫學領域的期刊及國內主辦的期刊，共97本，我們發現：
【1】相比於2019年，2020年各雜誌IF略微上漲；
【2】影響因子變化最大的，一般都是綜述性的雜誌；
【3】巨無霸CA估計還是IF最高，沒有雜誌可以超越，其達到了309；Cell 40.1（首次破40）；Nature 44.4；Science 43.4，其中Cell較去年增加了些許，波動較大；四大頂級醫學期刊：NEW ENGLAND JOURNAL OF MEDICINE 78.3；LANCET，64.9；JAMA，47.2；BMJ,25.2；
【4】幾個國內期刊：Cell Research，21.3（越來越高，呈直線上升，首次突破20分）; Molecular Plant，13.1（直線上升）；Journal of Molecular Cell Biology，4.0（相比於2019年，影響因子下降）；Protein & Cell，10.6（首次突破10分）；Journal of Integrative Plant Biology 5.34，首次突破5分。
【5】幾個綜合性期刊：Nature Communications12.68；PNAS 9.73；Science Advances 13.73。
【6】對於這97個雜誌而言，發表的Artticle及Review共45668篇文章；發文超過1000篇的雜誌，達到6個雜誌，其中Nature Communications，發文最多，突破歷史極限，達到9404篇（相比於2019年，文章數量大幅提升，但是影響因子卻穩步上升），這讓人聯想到，在Nature Communications上發表文章，價格不菲；第二名是PNAS，達到了6534。超過1000篇文章的雜誌共6個，其總數達到了22217，佔到總發文的48.65%；
【7】綜述類的雜誌，一般發文量都比較少；
最後，還是要根據六月份Web of Science公布的IF為準，現在是預測的IF，僅供參考。
科研狗們，每到年中，便會為一件事興奮激動，那便是Web of Science（WOS）公布的SCI期刊上年度的影響因子（Impact factor, IF）。看到自己的文章漲分了，心裡暗喜；跌了，暗自嗟嘆—投文章猶如炒股一般。IF的存在有數十年的歷史了，當然也存在一些問題。然而當前無論是H Index還是Cite Score，都無法撼動IF的地位。根據定義，IF的計算是有公式的，那麼我們理論上就可以根據WOS公開的引文數據在官方公布IF之前自己計算出某雜誌的IF。事實上，根據公式，我們也可以計算某雜誌實時的一個IF，看到隨時間的一個增長趨勢。事實上，上年度的影響因子，基本上在該年二月之後就趨於穩定，從此到公布前只有很小的變動。
在這裡，iNature提前整理出部分SCI雜誌在2020年的IF。這裡計算的主要是2019年影響因子大於20的雜誌，同時加上一些常見的生物醫學領域的期刊及國內主辦的期刊，共97本。需要指出的是：WOS官方在計算IF的時候，有時候會有一些未知的標準，會導致預測的結果與最終的公布存在細微的差別，一般這個偏差在[94%,106%]範圍內，可見差的也不多，所以預測作為參考也是可靠的。另外，我們為了儘量精準，同時也計算了這些雜誌在2017，2018和2019三年的IF，然後和官方公布的IF相比較，找出其平均誤差，用於校正2019年的預測。我們敢肯定，我們的結果一定能很大程度match六月中旬的官方結果。
現在，就直接上預測的IF結果：
分析我們的結果，可以得到以下一些有趣的結論：
【1】相比於2019年，2020年各雜誌IF略微上漲；
【2】影響因子變化最大的，一般都是綜述性的雜誌；
【3】巨無霸CA估計還是IF最高，沒有雜誌可以超越，其達到了309；Cell 40.1；Nature 44.4；Science 43.4，其中Cell較去年增加了些許，波動較大；四大頂級醫學期刊：NEW ENGLAND JOURNAL OF MEDICINE 78.3；LANCET，64.9；JAMA，47.2；BMJ,25.2；
【4】幾個國內期刊：Cell Research，21.3（越來越高，呈直線上升，首次突破20分）; Molecular Plant，13.1（直線上升）；Journal of Molecular Cell Biology，4.0（相比於2019年，影響因子下降）；Protein & Cell，10.6（首次突破10分）；
【5】幾個綜合性期刊：Nature Communications 12.68；PNAS 9.73；Science Advances 13.73。
【6】計算IF有什麼用呢？可以用於投稿選擇分析，雜誌發展預測等等。其實就跟炒股是差不多的。另外，作為一個雜誌社的編輯，他們也會隨時關注自己的雜誌和競爭對手雜誌的IF，才能做到知己知彼，百戰不殆。
下面，我們再次檢測一下2017-2018年各個雜誌發文數量及引用情況
我們發現：
【1】對於這97個雜誌而言，發表的Artticle及Review共45668篇文章；發文超過1000篇的雜誌，達到6個雜誌，其中Nature Communications，發文最多，達到9404篇（相比於2019年，文章數量大幅提升，但是影響因子卻穩步上升），這讓人聯想到，在Nature Communications上發表文章，價格不菲；第二名是PNAS，達到了6534。超過1000篇文章的雜誌共6個，其總數達到了22217，佔到總發文的48.65%；；
【2】綜述類的雜誌，一般發文量都比較少；
最後，還是要根據六月份Web of Science公布的IF為準，現在是預測的IF，僅供參考。
來源【iNature】