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EB1a pp RFE焦虑中,急求帮助
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EB1a pp RFE焦虑中,急求帮助# Immigration - 落地生根
l*0
1
想和本领域的年平均引用量比较,在ISI中应该使用Aggregate Immediacy Index还是
Aggregate Impact Factor?比如计算本人某篇文章3年的引用数是6,6/3=2是平均每篇
文章每年的引用数。如果同Aggregate Impact Factor比较,本人的低于平均数,如果
和Aggregate Immediacy Index比较,基本上每个人的年均引用数都高于average,好像
也不对,可是不知道错在哪里,希望得到帮助,非常感谢!
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i*0
2
就拿对自己有力的
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l*0
3
就是不知道应该用哪个,怕弄错了,已经是RFE了,就再没机会了

【在 l****0 的大作中提到】
: 想和本领域的年平均引用量比较,在ISI中应该使用Aggregate Immediacy Index还是
: Aggregate Impact Factor?比如计算本人某篇文章3年的引用数是6,6/3=2是平均每篇
: 文章每年的引用数。如果同Aggregate Impact Factor比较,本人的低于平均数,如果
: 和Aggregate Immediacy Index比较,基本上每个人的年均引用数都高于average,好像
: 也不对,可是不知道错在哪里,希望得到帮助,非常感谢!

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i*u
4
By definition, you should use Aggregate Impact Factor. What about your
citation for that paper in 2009? Maybe it is more than 2?
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l*0
5
谢谢回复,我没有计算我的文章在某一年比如09年的引用率,但基本上如果和
Aggregate Impact Factor比较都不高,即使我有一篇文章总引用量29,在四年中,也
不比平均引用高多少。而且我在ISI上看Aggregate Immediacy Index的计算说明,就是
用09年总引用率除以09年发表的文章数,而Aggregate Impact Factor的计算说明,是
用07和08年总引用率除以07和08年发表的文章总数,这有什么不同呢?为什么09年的
Aggregate Immediacy Index远远低于Aggregate Impact Factor呢?很焦虑,IO说我没
有comparable的evidence说明自己top,怎么办?

【在 l****0 的大作中提到】
: 想和本领域的年平均引用量比较,在ISI中应该使用Aggregate Immediacy Index还是
: Aggregate Impact Factor?比如计算本人某篇文章3年的引用数是6,6/3=2是平均每篇
: 文章每年的引用数。如果同Aggregate Impact Factor比较,本人的低于平均数,如果
: 和Aggregate Immediacy Index比较,基本上每个人的年均引用数都高于average,好像
: 也不对,可是不知道错在哪里,希望得到帮助,非常感谢!

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p*t
6
按现在新的二部法,移民官根据初始证据的质量来判断第二部。还是花点时间强调补充
你初始材料的质量吧。突出你比跟你同Level的人优先,不能去整个领域比吧, 你比得
过Full Professor?

【在 l****0 的大作中提到】
: 想和本领域的年平均引用量比较,在ISI中应该使用Aggregate Immediacy Index还是
: Aggregate Impact Factor?比如计算本人某篇文章3年的引用数是6,6/3=2是平均每篇
: 文章每年的引用数。如果同Aggregate Impact Factor比较,本人的低于平均数,如果
: 和Aggregate Immediacy Index比较,基本上每个人的年均引用数都高于average,好像
: 也不对,可是不知道错在哪里,希望得到帮助,非常感谢!

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l*0
7
谢谢回复!当然想只和自己同level的人比较,但是不知道该怎么比?
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p*h
8
Bless!

【在 l****0 的大作中提到】
: 想和本领域的年平均引用量比较,在ISI中应该使用Aggregate Immediacy Index还是
: Aggregate Impact Factor?比如计算本人某篇文章3年的引用数是6,6/3=2是平均每篇
: 文章每年的引用数。如果同Aggregate Impact Factor比较,本人的低于平均数,如果
: 和Aggregate Immediacy Index比较,基本上每个人的年均引用数都高于average,好像
: 也不对,可是不知道错在哪里,希望得到帮助,非常感谢!

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