学者影响力反映学者的学术水平,甄别综合影响力优异的学者有助于推动科学研究的发展.通过构建基因编辑领域学者的学术文献影响力、学术合作影响力、学术引用影响力、社会影响力以及网络社区影响力间的结构方程模型,探究多类指标对各维度影响力的作用程度,结果发现学术迹、合作引用强度、引文网络PageRank值、Altmetrics-h指数均在各层面影响力有更高的贡献作用,Researchgate类指标在揭示网络社区影响力中作用相当.利用天际线算法对基因编辑领域学者进行综合影响力评价实证,发现涵盖Researchgate指标的评价体系可帮助遴选更多学术水平优秀的学者,结果与领域研究的实际推动者较为一致,进一步证实了该多维综合评价体系的可行性以及Researchgate类指标作为补充性指标进行学术评价的有用性.以上结论均可为科技评价理论拓展和应用实践提供一定参考.