就比如《自然》主刊，H因子大約360，也意味著《自然》建刊以來，被引用次數超過360的文章數量超過360。
那麼《自然》建刊以來文章被引用次數破千的數量，肯定是在360以下的，而《自然》一年收錄文章數大約2644篇。
哪個難度更大，一目瞭然。
許秋覺得他這篇ITIC體系的AM文章，按照現在的熱度，引用次數破百肯定毋庸置疑。
甚至還有那麼一丟丟的機率，可以達到千次引用的級別。
至於到底能不能實現這個目標，就要看同行們給不給力了。
這有點類似於種花家的“醬香型科技”，股市、基金、遊資、機構抱團買入一隻股票，這隻股票的股價就會節節升高。
學術圈裡也是一樣，眾人互相抬轎子，把一個領域的熱度炒了上去，大佬可以多發好文章，而其他跟風的人也可以順帶弄幾篇普通的一二區文章。
這是真正意義上的你好我好大家好，沒有副作用，不像股市裡最終會割韭菜。
如果說破千的文章是一個細分領域的開山之作，那麼被引用次數能夠破萬，基本都是一個大領域的開山之作，並且通常都需要很長時間的積累。
比如，差不多二十年前，1995年，F Wudl和AJ Heeger等人開創了有機光伏領域，工作被髮表在《科學》上，那篇論文目前被引用次數為7000+。
這種級別的工作，被引用次數都沒有破萬，文章引用次數破萬的難度可想而知。
最後，還有文章的被引用次數破10萬的，不過目前僅有三篇，還都是生物相關的領域。
根據相關統計機構的統計結果，近半個多世紀以來，科學文獻中被引用最多的工作大多是一些重要的生物實驗室技術。
其中，蛋白質定量、DNA測序、PAGE、Westernblot等方法類研究名列前10位，它們由於提出了開創性的基礎研究方法，成為某學科領域的研究標準的參考，導致了大量的引文。
與許多其他領域相比，生物學家往往更多地引用對方的研究成果，從而使得越來越多的生物實驗室技術被引用。
被引用次數最多的著作是1951年的一篇論文——“Protein&neasurement witin p reagent（福林酚試劑測定蛋白質）”，它描述了一種測定溶液中蛋白質含量的方法，現在已經有超過30萬次引用。
另外，要進入論文被引用次數的前100名，至少需要12000+次引用。
也就是說，這麼多年來，引用次數破萬的文章數量也不過一兩百篇。
當然，單看被引用次數去評判一個工作的好壞，肯定是不夠客觀的。
一方面，較早的論文有更多的時間積累引文；
另一方面，一些世界著名的論文，因為它們是真正的基礎性發現，很快就成為了教科書和日常生活的一部分，成為人們熟悉的、不需要引用的術語。
就比如，愛因斯坦的狹義相對論，DNA雙螺旋的測定和高溫超導體的發現。
因此，現代文獻計量學家在衡量一篇論文的價值時，不喜歡簡單地統計引文這樣傳統的方法。
相反，他們更喜歡比較年代相近、領域可比的論文的引文數量。
這也是現在多用高被引、熱點文章兩項指標，來評判一個工作好壞的原因。