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《Smart Science》雜志目前處于幾區(qū)?

來源:優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 11:24:25 405人看過

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中科院分區(qū)決定了SCI期刊在學術界的地位和影響力,對科研人員和學術機構具有重要的參考價值,具體如下:

對SCI期刊的評價:中科院分區(qū)通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級,為科研人員和學術機構提供了一個評估SCI期刊學術影響力的重要依據(jù)。分區(qū)越高,說明該期刊在學科內(nèi)的學術影響力越大,發(fā)表的文章質(zhì)量越高。

對科研人員的成果評估:科研人員發(fā)表的論文所在的中科院分區(qū),可以作為評估其研究成果質(zhì)量的一個指標。

對科研資源的分配:中科院分區(qū)在科研資源分配方面也起到重要作用。科研機構在制定科研政策、分配科研資源時,會參考中科院分區(qū)。

對科研人員投稿的指導:中科院分區(qū)為科研人員選擇投稿期刊提供了參考??蒲腥藛T在選擇投稿期刊時,會參考中科院分區(qū),以提高論文被接受的可能性,并增加研究成果的影響力。

《Smart Science》雜志是一本國際期刊,由Taylor & Francis?出版,

《智能科學》是一本國際同行評審期刊,它致力于發(fā)表跨學科領域的高質(zhì)量原創(chuàng)科學研究、綜述文章以及對當前研究和科學政策的深入分析。該期刊的特色在于其廣泛的科學覆蓋范圍,包括但不限于材料科學、化學、物理學、工程學、醫(yī)學和生物學等。它特別鼓勵跨學科性質(zhì)的研究文章,以促進不同領域間的知識和技術融合。

雜志的目標是成為涵蓋智能主題領域的頂級多學科期刊之一,這些領域包括材料科學、智能制造(特別是工業(yè)4.0相關的網(wǎng)絡物理系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能)、智能能源、以及智能化學和材料。期刊目前著重關注智能制造(包括網(wǎng)絡物理系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、智能計算、智能設計/機器、智能傳感、智能信息和網(wǎng)絡)、智能能源和熱/流體科學、智能化學和材料等主題。

《Smart Science》雜志學術影響力具體如下:

在學術影響力方面,IF影響因子為2.4,顯示出其在學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區(qū):Q2

按JIF指標學科分區(qū),在學科:MULTIDISCIPLINARY SCIENCES中為Q2,排名:45 / 134,百分位:66.8%;

按JCI指標學科分區(qū),在學科:MULTIDISCIPLINARY SCIENCES中為Q2,排名:62 / 135,百分位:54.44%;

《Smart Science》雜志的審稿周期預計為:平均審稿速度 ,投稿需滿足English撰寫,期刊注重原創(chuàng)性與學術嚴謹性,明確拒絕抄襲或一稿多投,Gold OA占比:1.00%,這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質(zhì)量的研究成果。

該雜志其他關鍵數(shù)據(jù):

CiteScore分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2024年最新版):4.7,進一步證明了其學術貢獻和影響力。

年發(fā)文量:38篇

CiteScore分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
4.7 0.569 0.925
學科 分區(qū) 排名 百分位
大類:Mathematics 小類:Computational Mathematics Q1 43 / 189

77%

大類:Mathematics 小類:Modeling and Simulation Q1 81 / 324

75%

大類:Mathematics 小類:General Engineering Q2 81 / 307

73%

大類:Mathematics 小類:Chemistry (miscellaneous) Q2 39 / 111

65%

大類:Mathematics 小類:Fluid Flow and Transfer Processes Q2 34 / 96

65%

大類:Mathematics 小類:Energy (miscellaneous) Q2 31 / 78

60%

大類:Mathematics 小類:Computer Networks and Communications Q2 158 / 395

60%

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(jīng)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。

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