26 学科 P50–P99 分位基准（bootstrap 置信区间）、统一阈值误判量化、混合选拔实验。预印本已发布，带永久 DOI，全文与全部数据公开可复算。
读预印本全文 · DOI 10.5281/zenodo.22639583 →
木子工作室创始人 · 全栈工程师 · 学术评价数据研究
给中国学者和学科，
给中国学者和学科，
算清楚在同行里排第几。
h 指数、被引、产出，在本学科的活跃研究者里到底排在什么位置——不是拿一个数字跨学科硬比。数据来自公开的 OpenAlex，抽样固定种子，每一个数字都能用公开脚本重算。
面向个人研究者与院系。不代写、不改稿、不提供任何人的名单与联系方式。
李小龙 · Xiaolong Li
木子工作室创始人，全栈工程师，做教育数字化交付——千台规模平板管控、课程平台、校园 App 都是这个团队做的。研究这一块做的是一件窄事：把“论文数、被引、h 指数”放回它所在学科的分布里，给出可核查的位置。方法与数据全部开放。
muzi.studio 研究部 · li@muzi.studio · 微信 kid741123 · 工作室首页 →
证据
先看结果，再决定信不信
下面每个数字都来自同一份公开数据、同一套公开脚本。对 43,843 名中国学者（26 个学科，发文 ≥10、2024–2026 有产出）的可复现抽样测算。
9
中国活跃学者 h 指数中位数。一半人在 9 以下。
12→ 4
学科中位数最高（能源、化学、材料）到最低（社会科学），差 3 倍。
8倍
统一用 h≥20 划线，能源 31.9% 过线、人文艺术只有 4.0%。h≥40 时差 25 倍。
P96vs P68
同一个 h=20，在人文艺术是本学科前 4%，在能源只排到前 32%。
26 学科完整分位表、h→分位查表、43,843 + 48,318 条样本（只含聚合指标，零个人信息）、采集/分析/绘图脚本。CC BY 4.0 / MIT。
github.com/Muzili919/hindex-field-benchmark-cn →「h 指数学科分位判定」：选方向、输 h，秒出你在该方向活跃研究者里的位置。「研究方向热度雷达」：15 个方向近三年在涨还是在凉。浏览器本地计算，不上传。
分位判定 → 热度雷达 →基准表摘要 · 中国活跃学者 h 指数分位（12 个学科）
完整 26 学科表、P75/P99 与置信区间见开放数据仓库。同一个 h 值，在不同学科的位置差得很远——这就是不能跨学科硬比的原因。
| 学科 | 样本 n | P50 | P75 | P90 | P95 |
|---|---|---|---|---|---|
| 能源 | 645 | 12 | 23 | 40 | 53 |
| 材料科学 | 2,008 | 12 | 20 | 32 | 43 |
| 化学 | 645 | 12 | 20 | 32 | 43 |
| 环境科学 | 1,377 | 10 | 18 | 28 | 36 |
| 工程学 | 6,451 | 9 | 16 | 26 | 35 |
| 医学 | 4,972 | 9 | 16 | 25 | 31 |
| 计算机科学 | 2,027 | 7 | 13 | 21 | 28 |
| 数学 | 1,312 | 7 | 13 | 19 | 25 |
| 经济学 | 1,294 | 7 | 12 | 20 | 25 |
| 心理学 | 1,322 | 7 | 12 | 19 | 25 |
| 人文艺术 | 929 | 5 | 8 | 13 | 17 |
| 社会科学 | 683 | 4 | 8 | 13 | 19 |
数据源 OpenAlex（开放，无个人隐私字段）· 活跃学者＝累计发文 ≥10 且 2024–2026 有新作 · 学科按发文最集中主题归属 · 快照 2026-08 · 抽样估计，非官方评价。
方法
怎么算的，全部写在明处
评价工具最怕黑箱。这里没有黑箱：数据是公开的，抽样是固定种子的，结论是脚本跑出来的。
- 公开数据源
OpenAlex，2.5 亿+ 文献、开放许可、可商用。不依赖任何商业数据库的授权，任何人都能从同一个 API 取到同一份数据。
- 固定种子抽样，可复现
主抽样种子 42/43/44，小学科定向补采并沿用同一入样口径。重跑脚本得到同一批样本，不是“我算过了你信我”。
- 学科内分位，不跨学科硬比
每位学者按发文最集中的主题归入 26 个学科之一，只与同学科活跃研究者比。P50–P99 全部附 bootstrap 95% 置信区间，样本不足 300 的学科不出结论。
- 诚实边界
OpenAlex 对纯中文发表收录不全，人文社科的值应视为国际发表口径下的下限；快照有时效；分位刻画的是相对位置，不等于学术价值。这些都写进报告，不藏。
为什么这件事值得单独做
国内很多评价场景还在用一条统一的数字线。同样一个 h=20，在人文艺术已是本学科前 4%，在能源只到前 32%。按裸 h 值在全校混合池里选前 10%，能源学者入选率 22.0%，人文艺术只有 1.9%——差 11 倍以上。改按学科内分位排序，各学科都落回 9.0%–10.5%。
这不是观点，是可以重算的数。教育部第五轮学科评估也明确“淡化论文收录数和引用率、不将 SCI/ESI 指标作为直接判断依据”——评价正在从“数字线”走向“学科语境里的相对位置”，而后者正需要一份可信的基准。
国内很多评价场景还在用一条统一的数字线。同样一个 h=20，在人文艺术已是本学科前 4%，在能源只到前 32%。按裸 h 值在全校混合池里选前 10%，能源学者入选率 22.0%，人文艺术只有 1.9%——差 11 倍以上。改按学科内分位排序，各学科都落回 9.0%–10.5%。
这不是观点，是可以重算的数。教育部第五轮学科评估也明确“淡化论文收录数和引用率、不将 SCI/ESI 指标作为直接判断依据”——评价正在从“数字线”走向“学科语境里的相对位置”，而后者正需要一份可信的基准。
工作室
研究部背后，是一个能把系统做出来的团队
报告只是起点。木子工作室做教育数字化交付：平板管控、课程平台、校园 App——方法和工程在同一个团队里，交付到底，不转包。
四级管控策略、一机一号、家校规则引擎，校方信息科真机验收通过。
对齐译林教材的听说测评，英式发音口语评测，平板端课堂使用。
定制壳 APK 一机一号免注册，与个人版数据彻底隔离。
不要登录、开源、任何人可用；本页的基准数据与代码同样全部公开。
AI 工具箱 → GitHub →对院系这意味着：对标报告做完，想把它变成常态化的学科数据看板、接进现有系统，是同一个团队接着做，不用再找第二家。看工作室全部业务线 →
服务
三种报告，都是人工出具
工具页给你一个位置，报告给你差在哪、怎么补。主题报告明码标价，另外两种按范围私聊，先确认数据能查全再谈钱。
给我一个研究方向，我出一份能直接放进综述的图和解读。
- 8 张 300dpi 图：年度趋势、高频关键词、关联研究方向、国家分布、高产机构、发文期刊、关键词共现网络，以及中国的发文占比与高影响力占比对比
- 每张图配一段解读，说清这个数意味着什么——不是把图再描述一遍
- 共现网络的节点颜色是该关键词的平均发表年份，蓝的早、红的新，顺着颜色能看出这个方向的问题意识怎么变的。CiteSpace 出不来这个，它只能画你喂给它的那几百篇，没有全库基准
- 完整口径说明：统计了哪些文献类型、剔掉了多少条、机构按什么算的。数字你可以自己拿公开 API 复算
- 交付 PDF 与全部图片原文件
¥599 · 2 个工作日 · 不满意退款
看完整样报（PDF）把你的产出放回你所在学科的分布里，给出可核查的位置与短板。
- 发文、被引、h 指数在同学科活跃研究者中的分位（附置信区间）
- 方向热度：你盯的细分方向近三年在涨还是在凉
- 合作网络结构与可拓展方向；引用结构短板
- PDF 报告 + Excel 数据附表；需要图谱可出高清图
面向没有学科分析平台、图书馆没有学科馆员的院系：本院产出在全国同学科的位置、离 ESI 门槛还差多少、哪些子方向在长。
- 本院近五年产出与被引在全国同学科分位；对标 3 所同层次院校
- ESI 潜力学科距离与增长最快的子方向
- 人才梯队产出画像（聚合，不涉个人评价）
- 跨学科混合选拔的公平性诊断（论文表 4 方法）
明确不做：论文写作、改稿、降重、代投；不提供任何学者名单与联系方式；不承诺评审结果。对外只输出聚合匿名统计与本人自查两种形态。
联系
先说方向，我先看数据全不全
个人：发英文名拼写、细分方向、单位。院系：发学科与院校名。查不到、锁不定，我会直说，不收钱。
微信 kid741123
邮箱 li@muzi.studio
ORCID 0009-0007-3412-3980
预印本 DOI 10.5281/zenodo.22639583
开放数据 github.com/Muzili919/hindex-field-benchmark-cn
可开具发票 · 重庆典格装饰设计工程有限公司
邮箱 li@muzi.studio
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预印本 DOI 10.5281/zenodo.22639583
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