H指数(H-index)是一种用来评估学术研究人员产出和影响力的指标，它同时考虑了研究者的论文数量和论文被引用次数。

计算:

1. 将研究者的论文按照被引次数从高到低进行排序。
2. 从排序后的列表中，找到最大的序号\(i\)，使得序号\(i\)所对应的论文被引用次数大于等于\(i\)。要满足这个条件，列表中至少要有\(i\)篇论文的被引用次数大于等于\(i\)。
3. H-index即为找到的最大序号\(i\)。

案例: 如果一个研究者的论文被引次数排序为: 8, 5, 3, 3, 2。按照上述步骤计算H-index:

1. 第1篇论文的被引次数8大于等于序号1，满足条件。
2. 第2篇论文的被引次数5大于等于序号2，满足条件。
3. 第3篇论文的被引次数3大于等于序号3，满足条件。
4. 第4篇论文的被引次数3小于序号4，不满足条件。因此H-index为3。

评价:

• 优点:
  1. 综合性: H-index综合考虑了论文数量和被引次数，对于评估学术研究人员的整体贡献和影响力有一定的反映，避免了仅关注论文数量或被引次数的局限性。
  2. 相对稳定性: 相对于单个论文的被引次数，H-index更加稳定，因为它对于一些突出论文的高引用次数有一定的抵消作用，从而更能反映研究者的整体质量。
  3. 普适性: H-index可以用于不同学科领域的评估，不受学科特性的限制，且易于计算和理解。
• 缺点:
  1. 不考虑论文被引来源: H-index只考虑被引次数的数量，而不区分高影响期刊和低影响期刊的差异，也不考虑不同论文被引用次数的分布情况，可能忽略了引用次数的质量和重要性。
  2. 不考虑时间因素: H-index只考虑当前时刻的论文数量和被引次数，无法准确反映学术持续影响的变化。新的高被引论文可能还未被计入H-index，而旧的论文被引次数可能随时间逐渐减少。
  3. 学科差异和个体差异: 不同学科领域的H-index存在差异，常见的是理工类领域的H-index普遍较高，而社会科学和人文学科的H-index偏低。此外，个体研究者在H-index上的评价也可能受到合著、团队研究等因素的影响。