美国加州大学旧金山分校生物化学与生物物理学系教授Elizabeth Blackburn和美国约翰斯・霍普金斯医学院分子生物学和遗传学系主任兼教授Carol Greider,以及哈佛医学院遗传学教授Jack W. Szostak——在端粒和端粒?的发现和开创性研究中所做贡献(端粒是染色体端位上的着丝点,其自然磨损会引发衰老和癌症)。
发明这种有些“传奇”色彩的预测方法的不是别人,正是享有“SCI之父”之称的尤金·加菲尔德博士。1955年,加菲尔德博士在美国《科学》杂志上发表《引文索引用于科学》(Citation Indexes for Science: a New Dimension in Documentation through Association of Ideas)一文,系统地提出了用引文索引检索科技文献的新方法,从而打破了分类法和主题法在检索方法中的垄断地位,打开了从引文角度来研究文献及科学发展动态的新领域。
此后,加菲尔德博士和美国著名的科学史专家普莱斯(Derek John de Solla Price)在引文索引的基础上发展了引文分析的技术。引文分析现在已经成为文献计量学,科学计量学用以评价国家科学能力,科学团体和科学家个人的学术水平和影响力,评价核心期刊、核心出版社,分析预测科学发展的动向和趋势等方面的重要方法,而SCI以其严格的期刊遴选原则、高影响力的论文收录及百年的科学引文数据等特点成为引文分析不可或缺的重要工具。
09-9月12日,在科学网主办的与中国公众的首次见面会上,加菲尔德博士特意提到了使用引文分析预测诺贝尔奖,并指出诺贝尔奖得主或者诺贝尔级别的科学家有一个共性,就是发表文章的篇数可能并不是很多,但是其引文量却是普通科学家引文的30-50倍,这些文章被称为“经典引文”。而每一个诺贝尔奖得主都会发表几篇这样的经典引文——钱永健的“The Green Fluorescent Protein”就被引用高达1987次,他的另一篇题为“A New Generation of CA-2+ Indicators with Greatly Improved Fluorescence Properties”的论文被引用则高达17700次。