[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_post_all{\"sortAscending\":false,\"sortField\":\"updateTime\",\"page\":0,\"size\":10,\"facet\":true}":3,"_public_post_byId_128195":125},{"meta":4,"data":6},{"total":5},"35",[7,23,34,48,59,70,81,92,103,114],{"id":8,"title":9,"slug":10,"content":11,"description":12,"thumbnailPath":13,"createUser":14,"keywords":18,"status":19,"createTime":20,"updateTime":21,"viewCount":22},58679,"IMRaD là gì? Bài báo có cấu trúc đúng chuẩn IMRaD là như thế nào?","Th%E1%BA%BF-n%C3%A0o-l%C3%A0-b%C3%A0i-b%C3%A1o-c%C3%B3-c%E1%BA%A5u-tr%C3%BAc-%C4%91%C3%BAng-chu%E1%BA%A9n-IMRaD-",null,"IMRaD là gì? Khám phá cấu trúc 4 phần chuẩn ICMJE, quy tắc viết Introduction, Methods, Results, Discussion, checklist EQUATOR và ví dụ phân bổ số từ.","\u002Fapi\u002Fpublic\u002Ffile\u002Fpost-images\u002F0a60a2562087d999d8c1a0c282231a6f.png",{"id":15,"researcherId":11,"name":16,"imageUrl":17},6,"Tạ Trang","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FAAcHTtfZe-6UM9nrXBkOcjaG10eSHxEYx3pl6-MEp7ffYJ4I1_6P=s96-c","imrad là gì;cấu trúc imrad;chuẩn imrad;viết bài báo theo chuẩn imrad;cấu trúc bài báo khoa học;quy chuẩn imrad icmje;các phần của bài báo imrad;checklist consort prisma strobe","PUBLISHED","2023-07-31T08:59:29.165+00:00","2026-08-24T02:51:26.005+00:00",7706,{"id":24,"title":25,"slug":26,"content":11,"description":27,"thumbnailPath":28,"createUser":29,"keywords":30,"status":19,"createTime":31,"updateTime":32,"viewCount":33},128174,"G-index là gì? Cách tính g-index?","G-index-l%C3%A0-g%C3%AC-C%C3%A1ch-t%C3%ADnh-g-index-","G-index là gì? Khám phá công thức và cách tính g-index của Leo Egghe qua bảng số liệu cộng dồn thực tế, so sánh với H-index\u002FE-index và cách tra cứu.","\u002Fapi\u002Fpublic\u002Ffile\u002Fpost-images\u002Fb3c45a7c2c3a5da01ac02baf8310748c.png",{"id":15,"researcherId":11,"name":16,"imageUrl":17},"g-index là gì;cách tính g-index;chỉ số g-index;g-index leo egghe;công thức tính g-index;so sánh g-index và h-index;tra cứu g-index publish or perish;chỉ số trắc lượng g-index","2023-08-29T08:28:14.545+00:00","2026-08-24T02:49:15.556+00:00",690,{"id":35,"title":36,"slug":37,"content":11,"description":38,"thumbnailPath":39,"createUser":40,"keywords":44,"status":19,"createTime":45,"updateTime":46,"viewCount":47},128184,"Trích Dẫn Tài Liệu Tham Khảo Nên Theo Chuẩn Nào?","Tr%C3%ADch-D%E1%BA%ABn-T%C3%A0i-Li%E1%BB%87u-Tham-Kh%E1%BA%A3o-N%C3%AAn-Theo-Chu%E1%BA%A9n-N%C3%A0o-","Trích dẫn tài liệu tham khảo nên theo chuẩn nào? So sánh 6 chuẩn quốc tế APA, Harvard, IEEE, Vancouver, Chicago, MLA và quy trình lựa chọn 4 bước.","\u002Fapi\u002Fpublic\u002Ffile\u002Fpost-images\u002F94adfd973920b0b3aa2f1b46b7c43525.jpg",{"id":41,"researcherId":11,"name":42,"imageUrl":43},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c","trích dẫn tài liệu tham khảo nên theo chuẩn nào;chuẩn trích dẫn tài liệu tham khảo;các chuẩn trích dẫn phổ biến;lựa chọn chuẩn trích dẫn;chuẩn apa 7;chuẩn harvard;chuẩn ieee;chuẩn vancouver","2024-03-28T02:14:22.129+00:00","2026-08-24T02:46:55.583+00:00",1950,{"id":49,"title":50,"slug":51,"content":11,"description":52,"thumbnailPath":53,"createUser":54,"keywords":55,"status":19,"createTime":56,"updateTime":57,"viewCount":58},128180,"Double-blind review - Phản biện kín 2 chiều là gì?","Double-blind-review-Ph%E1%BA%A3n-bi%E1%BB%87n-k%C3%ADn-2-chi%E1%BB%81u-l%C3%A0-g%C3%AC-","Double-blind review là gì? Khám phá 5 ưu điểm vượt trội của phản biện kín 2 chiều, bảng so sánh các mô hình bình duyệt và quy trình 4 bước chuẩn COPE.","\u002Fapi\u002Fpublic\u002Ffile\u002Fpost-images\u002F038fc22f550e4da4afa6e3220925b615.png",{"id":41,"researcherId":11,"name":42,"imageUrl":43},"double-blind review là gì;phản biện kín 2 chiều là gì;phản biện kín 2 chiều;double blind peer review;quy trình phản biện kín 2 chiều;ưu điểm phản biện kín 2 chiều;chuẩn bị bản thảo double blind;so sánh single blind và double blind","2023-12-06T10:45:48.573+00:00","2026-08-24T02:44:08.042+00:00",1379,{"id":60,"title":61,"slug":62,"content":11,"description":63,"thumbnailPath":64,"createUser":65,"keywords":66,"status":19,"createTime":67,"updateTime":68,"viewCount":69},128185,"Phản biện kín là gì?","Ph%E1%BA%A3n-Bi%E1%BB%87n-K%C3%ADn-v%C3%A0-Ph%E1%BA%A3n-Bi%E1%BB%87n-M%E1%BB%9F-Kh%C3%A1i-Ni%E1%BB%87m-v%C3%A0-%E1%BB%A8ng-D%E1%BB%A5ng","Phản biện kín là gì? Khám phá 3 mô hình Single-blind, Double-blind, Triple-blind, bảng so sánh phản biện mở và 5 bước bình duyệt trên hệ thống OJS.","\u002Fapi\u002Fpublic\u002Ffile\u002Fpost-images\u002F4774a51c4a191500f400a1a4e7cb279d.png",{"id":41,"researcherId":11,"name":42,"imageUrl":43},"phản biện kín là gì;phản biện kín;blind peer review là gì;phản biện kín 1 chiều;phản biện kín 2 chiều;phản biện mở;quy trình phản biện kín;single blind review","2024-03-30T03:07:25.737+00:00","2026-08-24T02:42:06.878+00:00",1166,{"id":71,"title":72,"slug":73,"content":11,"description":74,"thumbnailPath":75,"createUser":76,"keywords":77,"status":19,"createTime":78,"updateTime":79,"viewCount":80},128199,"Tại sao tạp chí khoa học nên tham gia nhiều CSDL trích dẫn","T%E1%BA%A1i-sao-t%E1%BA%A1p-ch%C3%AD-khoa-h%E1%BB%8Dc-n%C3%AAn-tham-gia-nhi%E1%BB%81u-CSDL-tr%C3%ADch-d%E1%BA%ABn","Tại sao tạp chí khoa học nên tham gia nhiều CSDL trích dẫn? Phân tích 5 lợi ích chiến lược, bảng phân cấp chỉ mục và lộ trình 4 giai đoạn hội nhập.","\u002Fapi\u002Fpublic\u002Ffile\u002Fpost-images\u002Fa212a126edb1fa64c923f7213d59496c.png",{"id":41,"researcherId":11,"name":42,"imageUrl":43},"tại sao tạp chí nên tham gia nhiều csdl;tạp chí tham gia csdl trích dẫn;lợi ích của chỉ mục tạp chí;chỉ mục đa cơ sở dữ liệu;đa dạng hóa chỉ mục khoa học;tăng trích dẫn cho tạp chí;chiến lược phát triển tạp chí;lộ trình chỉ mục scopus","2025-02-19T03:13:05.080+00:00","2026-08-24T02:40:01.496+00:00",595,{"id":82,"title":83,"slug":84,"content":11,"description":85,"thumbnailPath":86,"createUser":87,"keywords":88,"status":19,"createTime":89,"updateTime":90,"viewCount":91},127571,"i10-index là gì? Cách tính chỉ số i10-index?","i10-index-l%C3%A0-g%C3%AC-C%C3%A1ch-t%C3%ADnh-ch%E1%BB%89-s%E1%BB%91-i10-index-","i10-index là gì? Tìm hiểu ý nghĩa chỉ số ngưỡng trắc lượng, cách tính i10-index\u002Fi20-index và quy trình 4 bước tối ưu hóa hồ sơ Google Scholar.","\u002Fapi\u002Fpublic\u002Ffile\u002Fpost-images\u002Fac098821dee6391db4d5dae3d6ae9f49.png",{"id":15,"researcherId":11,"name":16,"imageUrl":17},"i10-index là gì;cách tính chỉ số i10-index;chỉ số i10-index;i10-index google scholar;ngưỡng trích dẫn i10;i20-index;tối ưu hồ sơ google scholar;so sánh i10-index và h-index","2023-08-28T10:32:12.068+00:00","2026-08-24T02:36:28.465+00:00",919,{"id":93,"title":94,"slug":95,"content":11,"description":96,"thumbnailPath":97,"createUser":98,"keywords":99,"status":19,"createTime":100,"updateTime":101,"viewCount":102},128194,"Chỉ số i10-index là gì? Cách tính và cách tra cứu chỉ số i10-index","Ch%E1%BB%89-s%E1%BB%91-i10-index-l%C3%A0-g%C3%AC-C%C3%A1ch-t%C3%ADnh-v%C3%A0-c%C3%A1ch-tra-c%E1%BB%A9u-ch%E1%BB%89-s%E1%BB%91-i10-index","Chỉ số i10-index là gì? Tìm hiểu công thức và cách tính i10-index của Google Scholar, bảng so sánh với H-index\u002FG-index và 4 bước tra cứu hồ sơ.","\u002Fapi\u002Fpublic\u002Ffile\u002Fpost-images\u002F5f1590f72f9b640e0086e748736309bf.png",{"id":41,"researcherId":11,"name":42,"imageUrl":43},"chỉ số i10-index là gì;cách tính chỉ số i10-index;tra cứu chỉ số i10-index;i10-index là gì;chỉ số i10-index của tác giả;google scholar i10-index;i10-index 5 năm;so sánh i10-index và h-index","2024-12-10T15:26:51.854+00:00","2026-08-24T02:34:08.800+00:00",1783,{"id":104,"title":105,"slug":106,"content":11,"description":107,"thumbnailPath":108,"createUser":109,"keywords":110,"status":19,"createTime":111,"updateTime":112,"viewCount":113},128190,"Điểm tạp chí HDCDGSNN là gì? Cách tra cứu điểm tạp chí","%C4%90i%E1%BB%83m-t%E1%BA%A1p-ch%C3%AD-HDCDGSNN-l%C3%A0-g%C3%AC-C%C3%A1ch-tra-c%E1%BB%A9u-%C4%91i%E1%BB%83m-t%E1%BA%A1p-ch%C3%AD","Điểm tạp chí HDCDGSNN là gì? Khám phá khung điểm công trình HĐGSNN từ 0.25 đến 2.00 điểm, quy trình 4 bước tra cứu và nguyên tắc chia điểm nhóm tác giả.","\u002Fapi\u002Fpublic\u002Ffile\u002Fpost-images\u002Fd2ac665138d52d1bc4e0c0399b4ad862.png",{"id":41,"researcherId":11,"name":42,"imageUrl":43},"điểm tạp chí hdcdgsnn là gì;cách tra cứu điểm tạp chí;điểm tạp chí hdgsnn;danh mục tạp chí hội đồng giáo sư;bảng điểm tạp chí hdgsnn;điểm công trình khoa học;tính điểm giáo sư phó giáo sư;hdgsnn.gov.vn","2024-12-09T07:57:21.984+00:00","2026-08-24T02:32:04.428+00:00",1506,{"id":115,"title":116,"slug":117,"content":11,"description":118,"thumbnailPath":119,"createUser":120,"keywords":121,"status":19,"createTime":122,"updateTime":123,"viewCount":124},128195,"Chỉ số e-index là gì? Cách tính chỉ số e-index","Ch%E1%BB%89-s%E1%BB%91-e-index-l%C3%A0-g%C3%AC-C%C3%A1ch-t%C3%ADnh-ch%E1%BB%89-s%E1%BB%91-e-index","Chỉ số e-index là gì? Khám phá công thức và cách tính chỉ số e-index đo lường trích dẫn thặng dư h-core, so sánh với H-index, G-index và i10-index.","\u002Fapi\u002Fpublic\u002Ffile\u002Fpost-images\u002F1d7f384774cc28c05bc5783d58a24582.png",{"id":41,"researcherId":11,"name":42,"imageUrl":43},"chỉ số e-index là gì;cách tính chỉ số e-index;chỉ số e-index;e-index là gì;công thức tính e-index;excess citations e-index;so sánh e-index và h-index;chỉ số trắc lượng e-index","2024-12-11T02:29:48.237+00:00","2026-08-24T02:30:11.127+00:00",1002,{"code":126,"data":127,"meta":11},"SUCCESS",{"id":115,"title":116,"slug":117,"content":128,"description":118,"thumbnailPath":119,"createUser":129,"keywords":121,"status":19,"createTime":122,"updateTime":123,"viewCount":124},"\u003Cp>Chỉ số e-index là gì? Đây là chỉ số trắc lượng do Giáo sư Chun-Ting Zhang đề xuất năm 2009. Chỉ số đo lường lượng trích dẫn thặng dư trong nhóm h-core, giúp khắc phục nhược điểm của H-index.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Bài viết này phân tích bản chất toán học của e-index, hướng dẫn công thức và cách tính qua ví dụ đối sánh thực tế, kèm bảng so sánh với H-index, G-index và i10-index.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Chỉ số e-index là gì và ý nghĩa của lượng trích dẫn thặng dư (Excess Citations)?\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Cp>Chỉ số H-index do Jorge E. Hirsch đề xuất năm 2005 là một bước tiến lớn trong hoạt động \u003Ca href=\"\u002Ftopic\u002Fph%C3%A2n%20t%C3%ADch%20tr%C3%ADch%20d%E1%BA%ABn\">phân tích trích dẫn\u003C\u002Fa>. Tuy nhiên, H-index có một nhược điểm cố hữu là hoàn toàn bỏ qua lượng trích dẫn vượt trội của các bài báo có tầm ảnh hưởng cực lớn (Highly Cited Papers):\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Hiện tượng mất thông tin trích dẫn:\u003C\u002Fstrong> Với H-index = 10, dù bài báo số 1 nhận 50 hay 5.000 trích dẫn thì giá trị H-index vẫn không đổi.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Khái niệm vùng trích dẫn cốt lõi (h-core):\u003C\u002Fstrong> Tập hợp h bài báo được trích dẫn nhiều nhất của một tác giả được gọi là h-core, với tổng số trích dẫn tối thiểu cần thiết là \u003Ccode>h²\u003C\u002Fcode>.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Sự ra đời của chỉ số e-index:\u003C\u002Fstrong> Năm 2009, Giáo sư Chun-Ting Zhang đề xuất e-index để định lượng phần trích dẫn thặng dư \u003Ccode>e²\u003C\u002Fcode> vượt khỏi ngưỡng nền tảng \u003Ccode>h²\u003C\u002Fcode>.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Cp>Để nắm vững cách xác định chỉ số nền tảng, bạn có thể xem lại bài viết \u003Ca href=\"\u002Fpost\u002FH-index-l%C3%A0-g%C3%AC-C%C3%A1ch-t%C3%ADnh-v%C3%A0-c%C3%A1ch-tra-c%E1%BB%A9u-H-index-\u002F122855\">chỉ số H-index là gì và cách tính H-index\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Công thức toán học và cách tính chỉ số e-index\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Cp>Chỉ số e-index được xác định dựa trên mối quan hệ trực tiếp giữa tổng số trích dẫn của h bài báo trong nhóm h-core và bình phương của H-index:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Ccode>e² = Tổng trích dẫn của h bài báo hàng đầu - h²\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Suy ra công thức tính chỉ số e-index là:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Ccode>e = Căn bậc hai (Tổng trích dẫn của h bài báo hàng đầu - h²)\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Tổng trích dẫn của toàn bộ nhóm bài báo cốt lõi (Citable Core) được phân rã hoàn hảo thành hai thành phần độc lập: \u003Ccode>Tổng trích dẫn = h² + e²\u003C\u002Fcode>.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ví dụ minh họa đối sánh cách tính e-index giữa hai nhà khoa học\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Cp>Giả sử hai nhà nghiên cứu A và B cùng có \u003Cstrong>H-index = 5\u003C\u002Fstrong>, nhưng số lượt trích dẫn của 5 bài báo hàng đầu có sự phân bổ hoàn toàn khác biệt:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Nhà nghiên cứu A:\u003C\u002Fstrong> Có 5 bài báo với số trích dẫn lần lượt là: \u003Ccode>100, 80, 50, 20, 10\u003C\u002Fcode>. Tổng số trích dẫn của 5 bài báo là \u003Ccode>100 + 80 + 50 + 20 + 10 = 260\u003C\u002Fcode>.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Nhà nghiên cứu B:\u003C\u002Fstrong> Có 5 bài báo với số trích dẫn lần lượt là: \u003Ccode>7, 6, 6, 5, 5\u003C\u002Fcode>. Tổng số trích dẫn của 5 bài báo là \u003Ccode>7 + 6 + 6 + 5 + 5 = 29\u003C\u002Fcode>.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Cp>Thực hiện các bước tính toán e-index cho từng tác giả như sau:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Col>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Bước 1 - Tính lượng trích dẫn nền tảng h²:\u003C\u002Fstrong> Cả hai tác giả đều có ngưỡng nền tảng là \u003Ccode>h² = 5² = 25\u003C\u002Fcode> trích dẫn.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Bước 2 - Tính lượng trích dẫn thặng dư e² của tác giả A:\u003C\u002Fstrong> \u003Ccode>e² = 260 - 25 = 235\u003C\u002Fcode>, suy ra \u003Cstrong>e-index của tác giả A = Căn bậc hai(235) ≈ 15.33\u003C\u002Fstrong>.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Bước 3 - Tính lượng trích dẫn thặng dư e² của tác giả B:\u003C\u002Fstrong> \u003Ccode>e² = 29 - 25 = 4\u003C\u002Fcode>, suy ra \u003Cstrong>e-index của tác giả B = Căn bậc hai(4) = 2.00\u003C\u002Fstrong>.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Bước 4 - Đánh giá kết quả:\u003C\u002Fstrong> Dù cùng có H-index = 5, tác giả A có e-index vượt trội (15.33 so với 2.00), phản ánh đúng sức ảnh hưởng của các công trình đột phá.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\n\u003Ch2>Bảng so sánh giữa các chỉ số trắc lượng H-index, G-index, E-index và i10-index\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Cp>Dưới đây là bảng đối chiếu chi tiết về mục đích thiết kế và ưu nhược điểm của 4 chỉ số đo lường hiệu suất nhà nghiên cứu phổ biến nhất.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth>Chỉ số trắc lượng\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Tác giả đề xuất\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Năm công bố\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Công thức cốt lõi\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Ưu điểm nổi bật\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>\u003Cstrong>H-index\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Jorge E. Hirsch\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>2005\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Có h bài báo nhận tối thiểu h trích dẫn\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Đo lường cân bằng giữa năng suất và trích dẫn\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>\u003Cstrong>G-index\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Leo Egghe\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>2006\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Top g bài báo có tổng trích dẫn ≥ g²\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Ghi nhận trọng số của các bài báo trích dẫn cao\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>\u003Cstrong>E-index\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Chun-Ting Zhang\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>2009\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>e = Căn bậc hai(Tổng trích dẫn h-core - h²)\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Định lượng chính xác phần trích dẫn thặng dư\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>\u003Cstrong>i10-index\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Google Scholar\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>2011\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Số lượng bài báo có từ 10 trích dẫn trở lên\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Đơn giản, dễ tính toán và tra cứu tức thì\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Cp>Bạn có thể tham khảo thêm các bài viết chuyên sâu về \u003Ca href=\"\u002Fpost\u002FG-index-l%C3%A0-g%C3%AC-C%C3%A1ch-t%C3%ADnh-g-index-\u002F128174\">chỉ số G-index là gì\u003C\u002Fa> và \u003Ca href=\"\u002Fpost\u002FCh%E1%BB%89-s%E1%BB%91-i10-index-l%C3%A0-g%C3%AC-C%C3%A1ch-t%C3%ADnh-v%C3%A0-c%C3%A1ch-tra-c%E1%BB%A9u-ch%E1%BB%89-s%E1%BB%91-i10-index\u002F128194\">chỉ số i10-index là gì và cách tra cứu\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Quy trình 4 bước tự tính toán chỉ số e-index từ dữ liệu học thuật\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Cp>Hiện nay các cơ sở dữ liệu lớn như Scopus hay Web of Science chưa hiển thị e-index tự động. Bạn có thể tự tính theo quy trình sau:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Col>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Bước 1 - Tra cứu hồ sơ tác giả:\u003C\u002Fstrong> Đăng nhập vào tài khoản Google Scholar Profile hoặc Scopus Author ID của tác giả theo hướng dẫn tại bài viết \u003Ca href=\"\u002Fpost\u002FM%C3%A3-%C4%91%E1%BB%8Bnh-danh-nh%C3%A0-nghi%C3%AAn-c%E1%BB%A9u-l%C3%A0-g%C3%AC-v%C3%A0-c%C3%B3-nh%E1%BB%AFng-lo%E1%BA%A1i-n%C3%A0o-\u002F65131\">mã định danh nhà nghiên cứu\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Bước 2 - Xác định giá trị H-index (h):\u003C\u002Fstrong> Xem giá trị H-index được hệ thống tính sẵn (ví dụ h = 12).\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Bước 3 - Tính tổng trích dẫn của h bài báo:\u003C\u002Fstrong> Sắp xếp bài viết giảm dần và cộng tổng trích dẫn của đúng 12 bài báo đầu tiên.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Bước 4 - Áp dụng công thức căn bậc hai:\u003C\u002Fstrong> Lấy tổng số trích dẫn vừa tính trừ đi \u003Ccode>12² = 144\u003C\u002Fcode>, sau đó lấy căn bậc hai của kết quả để có chỉ số e-index.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng của chỉ số e-index trong đánh giá học thuật và xét tài trợ\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Cp>Chỉ số e-index mang lại giá trị to lớn cho các hội đồng khoa học trong các quyết định quan trọng:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Xét tài trợ nghiên cứu:\u003C\u002Fstrong> Giúp các quỹ khoa học nhận diện những nhà nghiên cứu có phát minh đột phá thay vì chỉ sản xuất số lượng bài báo vừa phải.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Đánh giá hồ sơ NAFOSTED và HĐGSNN:\u003C\u002Fstrong> Giúp các hội đồng nhận diện ứng viên sở hữu các công trình đột phá có sức lan tỏa quốc tế cao.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Hỗ trợ bổ nhiệm học hàm:\u003C\u002Fstrong> Kết hợp bộ đôi chỉ số (h, e) cung cấp bức tranh toàn diện về cả năng suất lẫn tác động đỉnh cao của ứng viên.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Định hướng công bố quốc tế chất lượng cao:\u003C\u002Fstrong> Khuyến khích tác giả tập trung đầu tư công sức vào các công trình xuất sắc trên tạp chí theo chuẩn \u003Ca href=\"\u002Fpost\u002FB%C3%A0i-b%C3%A1o-ISI-Scopus-l%C3%A0-g%C3%AC-\u002F128187\">bài báo ISI\u002FScopus là gì\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Câu hỏi thường gặp\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Ch3>Chỉ số e-index có thể nhận giá trị bằng 0 không?\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Có. Nếu tác giả có h bài báo và mỗi bài nhận đúng h trích dẫn (không bài nào nhiều hơn), lượng trích dẫn thặng dư bằng 0 và e-index = 0.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch3>Chỉ số e-index có thay thế được H-index không?\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Không. E-index được thiết kế như một chỉ số bổ trợ song hành cùng H-index. Bản thân e-index không thể hiện quy mô số lượng bài báo, do đó cần sử dụng kết hợp bộ đôi chỉ số (h, e) để có đánh giá toàn diện nhất.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch3>Chỉ số e-index và G-index khác nhau cơ bản ở điểm nào?\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>G-index là số nguyên mở rộng ra ngoài h bài báo. Trong khi đó, e-index là số thực đo lường trích dẫn thặng dư bên trong nhóm h-core.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch3>Có công cụ nào tính tự động chỉ số e-index không?\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Một số phần mềm trắc lượng khoa học chuyên sâu như \u003Cem>Publish or Perish\u003C\u002Fem> hoặc các gói thư viện phân tích trích dẫn trong ngôn ngữ R (như \u003Ccode>bibliometrix\u003C\u002Fcode>) hỗ trợ tính toán tự động chỉ số e-index.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Tài liệu tham khảo\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Col>\n  \u003Cli>Zhang, C. T. (2009). \u003Cem>The e-Index, Complementing the h-Index for Excess Citations\u003C\u002Fem>. PLoS ONE, 4(5), e5429. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1371\u002Fjournal.pone.0005429\">doi:10.1371\u002Fjournal.pone.0005429\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Hirsch, J. E. (2005). \u003Cem>An index to quantify an individual's scientific research output\u003C\u002Fem>. Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), 102(46), 16569-16572. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1073\u002Fpnas.0507655102\">doi:10.1073\u002Fpnas.0507655102\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Egghe, L. (2006). \u003Cem>Theory and practise of the g-index\u003C\u002Fem>. Scientometrics, 69(1), 131-152. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1007\u002Fs11192-006-0144-7\">doi:10.1007\u002Fs11192-006-0144-7\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>",{"id":41,"researcherId":11,"name":42,"imageUrl":43}]