h指数可用于评估研究人员的学术产出数量与学术产出水平。
由JorgeS.Hirsch提出，并由他定义：如果作者的Np篇论文中的h篇至少被h引文，而另一篇（Np-h）篇论文被h引文，则科学家的索引为h，每个最多被引用一次。这样讲可能有点苦涩哈，简单来讲就是，如果h得分为5表示作者至少有5篇论文，且每篇论文至少被五次引文引用；如果h分数为10意味着他有10篇论文，且每篇论文至少被引用10次。
下图给出了h指数的工作原理。
其次，h指数会受到学科差异的影响，如图所示为五个主要学科。整体比较比较下来，地理学家的h得分最高，经济学家紧随其后，而法律学家的引文得分则明显更低。这些h分数变化清楚地反映了各学科的引用行为差异，H指数也受学科规模的影响，也可能受其他混淆因素的影响。
（例如，由于英国的经济学讲师的薪水通常比其他学科的相同年龄的人高出很多，因此他们在担任职位时可能也要比其它学科教授做得时间更长，故年龄也更长。总体而言，经济学和地理学教授显然在这里的h指数平均排名中名列前茅；并且这两个学科教授的h分数与我们样本中其他地方教授的h分数差不多。）
IPD中名社会科学学者的平均h得分
最后就是，h指数不仅受到引用多少的限制，还有一个限制就是发表的论文数量。所以该指数更倾向于那些有机会发表大量文章的老教授。
为了解决以上h指数的弊端，就开发了另一个得分g指数。
如何计算g指数，我们首先需要绘制与图（1）h指数相同的图表。将超过h分数限制的项目的引用总数加起来，然后找到该引用集的子集的平均值。如果作者在她列出的h个部分中有一些引用率很高的文章，那么他们就会使该人的g得分远高于其h得分。
比如一位高级研究员，在HPoP中的h得分为28，但g得分为53，几乎是前者的两倍。这是因为此处引用次数最多的文章有多个引用，而另一些引用的引用数则有到个引用，因此大大提高了整个引用最多的平均值。相比之下，如果学者在不同出版物上的引用中没有这种明显的不平等，那么他们的h得分和g得分往往会更接近，尽管g得分几乎总是更高，但g指数通常是h指数的非常有用的补充。
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