通用科学排名（GSR）：面向计算机科学与医学的开源、引用标准化期刊与会议分类系统
摘要
学术期刊分层系统是评估研究人才、资金和机构的核心环节。CAS 期刊分层系统作为东亚地区最广泛使用的工具之一，将于 2026 年 3 月停止运营，造成政策空白。现有替代方案存在主要局限性：JCR 依赖付费数据库且不包含会议；Scimago/CiteScore 依赖 Elsevier 专有数据；基于专家的排名如 CCF 和 CORE 缺乏量化基础且更新缓慢。本文提出通用科学排名（GSR），一个基于完全开源数据构建的多维计量学框架。GSR 涵盖 500 个计算机科学场馆（397 个期刊和 103 个会议）和 500 个医学期刊，分别使用 OpenAlex 和 Semantic Scholar。得分综合四个指标：场加权引用影响（FWCI）、两年影响因子（IF2）、五年 h 指数（h5）和引用年复合增长率（CAGR）。对于缺乏引用时间序列数据的 CS 会议，采用在 141 万篇 OpenAlex 期刊论文上的校准来估算 IF2-approx。排名采用固定配额：Q1（1-50）、Q2（51-100）、Q3（101-200）和 Q4（201+）。所有代码和数据均为开源。在 CS 排名中，会议和期刊各占前 50 名 Q1 位置的 25 个名额。领先会议包括 NeurIPS、ICCV、ICLR 和 CVPR。在医学领域，CA: A Cancer Journal for Clinicians 位居第一，其后是《新英格兰医学杂志》和《The Lancet》。与 JCR Q1 的一致性在医学领域达到 84%，在 CS 领域达到 71%。敏感性分析显示，仅有 1.7%至 2.5% 的 CS 会议会改变分区，表明其稳健性。GSR 提供了一个覆盖期刊和会议的免费、可复现、场标准化排名系统，适用于机构评估政策。
引用
@article{arxiv.2605.17657,
title = {General Science Ranking (GSR): An Open-Source, Citation-Normalized Journal and Conference Classification System for Computer Science and Medicine},
author = {Zhikai Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.17657},
year = {2026}
}