發(fā)表《Big Data》雜志多久能被SCI數(shù)據(jù)庫收錄？
來源：優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 11:09:10 1032人看過
通常情況下，《Big Data》雜志發(fā)表的文章被SCIE數(shù)據(jù)庫收錄的時間沒有固定標準，若想了解詳細、準確的具體情況，建議直接與雜志社取得聯(lián)系或者向在線客服進行咨詢。
多久能被SCI數(shù)據(jù)庫一般可以歸納出以下情況：
論文發(fā)表后到在線時間：SCI論文發(fā)表后，一般需要大約3個月的時間才能在期刊官網(wǎng)上線，這是論文初次對外公開的時間點。
在線后到數(shù)據(jù)庫檢索時間：論文在線后，通常還需要1-3個月的時間才能在Web of Science（WOS）數(shù)據(jù)庫中檢索到，這個過程被稱為論文的索引或收錄。
整體時間周期：從投稿到論文被SCI數(shù)據(jù)庫收錄，整個周期大概需要一年左右的時間。具體來說，投稿后可能需要5-6個月收到接收通知，然后經過2-3個月論文會在官網(wǎng)上線，再之后2-3個月論文會被WOS數(shù)據(jù)庫收錄。
然而，這個時間周期并不是絕對的，它受到多種因素的影響，如：期刊類型、論文質量、數(shù)據(jù)庫更新等。
《Big Data》雜志已被SCIE國際知名數(shù)據(jù)庫收錄，在JCR分區(qū)中位于COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS學科Q2區(qū)COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS學科Q2區(qū)，在CiteScore評價中位于Decision Sciences學科的Q1區(qū)Decision Sciences學科的Q1區(qū)Decision Sciences學科的Q1區(qū)具有較高的學術影響力，在該領域受到廣泛認可。
WOS分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2023-2024年最新版）
| 按JIF指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | SCIE | Q2 | 80 / 169 |
53% |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q2 | 45 / 143 |
68.9% |
| 按JCI指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | SCIE | Q2 | 67 / 169 |
60.65% |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q2 | 40 / 143 |
72.38% |
名詞解釋：
WOS即Web of Science，是全球獲取學術信息的重要數(shù)據(jù)庫，Web of Science包括自然科學、社會科學、藝術與人文領域的信息，來自全世界近9,000種最負盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學術會議多學科內容。給期刊分區(qū)時會按照某一個學科領域劃分，根據(jù)這一學科所有按照影響因子數(shù)值降序排名，然后平均分成4等份，期刊影響因子值高的就會在高分區(qū)中，最后的劃分結果分別是Q1，Q2，Q3，Q4，Q1代表質量最高。
CiteScore分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2024年最新版）
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 | ||||||||||||||||
| 9.1 | 0.858 | 1.677 |
|
名詞解釋：
CiteScore：衡量期刊所發(fā)表文獻的平均受引用次數(shù)。
SJR:SCImago 期刊等級衡量經過加權后的期刊受引用次數(shù)。引用次數(shù)的加權值由施引期刊的學科領域和聲望 (SJR) 決定。
SNIP:每篇文章中來源出版物的標準化影響將實際受引用情況對照期刊所屬學科領域中預期的受引用情況進行衡量。
作為一本專注于COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS - COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS領域的學術期刊，它致力于發(fā)表高質量的研究論文和為相關領域的研究人員提供重要的學術資源。
該雜志出版周期是4 issues/year，平均審稿速度預計為： 。
《大數(shù)據(jù)》是領先的同行評審期刊，涵蓋收集、分析和傳播大量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)和機遇。該期刊解答了圍繞這一強大且不斷發(fā)展的數(shù)據(jù)科學領域的問題，并促進了研究人員、企業(yè)經理、分析師、開發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學家、物理學家、統(tǒng)計學家、基礎設施開發(fā)人員、學者和政策制定者的努力，以改善其企業(yè)和機構內的運營、盈利能力和溝通。
該期刊涵蓋了廣泛的學科，重點關注新穎的大數(shù)據(jù)技術、政策和創(chuàng)新，它匯集了社區(qū)以應對當前的挑戰(zhàn)，并采取有效的措施來組織、存儲、傳播、保護、操縱，最重要的是，找到最有效的策略，使這些海量的信息為社會、行業(yè)、學術界和政府帶來利益。
大數(shù)據(jù)報道包括：
大數(shù)據(jù)行業(yè)標準，
專門為大數(shù)據(jù)開發(fā)的新技術，
數(shù)據(jù)獲取、清理、分發(fā)和最佳實踐，
數(shù)據(jù)保護、隱私和政策，
從研究到產品，
商業(yè)智能的角色變化，
大數(shù)據(jù)基礎設施的可視化和設計原則，
物理接口和機器人技術，
Facebook、Twitter、Amazon、Google 等的社交網(wǎng)絡優(yōu)勢，
大數(shù)據(jù)帶來的機遇以及公司如何利用大數(shù)據(jù)為自己謀利。
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