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《Current Opinion In Behavioral Sciences》雜志的收稿范圍和要求是什么?

來源:優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 11:10:45 477人看過

《Current Opinion In Behavioral Sciences》雜志收稿范圍涵蓋心理學(xué)全領(lǐng)域,此刊是該細(xì)分領(lǐng)域中屬于非常不錯(cuò)的SCI期刊,在行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域中學(xué)術(shù)影響力較大,專業(yè)度認(rèn)可很高,所以對(duì)原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高,如果您的文章質(zhì)量很高,可以嘗試。

平均審稿速度 ,影響因子指數(shù)4.9。

該期刊近期沒有被列入國際期刊預(yù)警名單,廣大學(xué)者值得一試。

具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服,在線客服團(tuán)隊(duì)會(huì)及時(shí)為您答疑解惑,提供針對(duì)性的建議和解決方案。

出版商聯(lián)系方式:RADARWEG 29, AMSTERDAM, NETHERLANDS, 1043 NX

其他數(shù)據(jù)

是否OA開放訪問: h-index: 年文章數(shù):
未開放 -- 40
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影響因子(數(shù)據(jù)來源于搜索引擎): 開源占比(OA被引用占比):
42.20% 4.9 0.23...
研究類文章占比:文章 ÷(文章 + 綜述) 期刊收錄: 中科院《國際期刊預(yù)警名單(試行)》名單:
90.00% SCIE、SSCI

歷年IF值(影響因子):

歷年引文指標(biāo)和發(fā)文量:

歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù):

歷年自引數(shù)據(jù):

發(fā)文統(tǒng)計(jì)

2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì):

國家/地區(qū) 數(shù)量
USA 251
England 68
Netherlands 37
Canada 35
GERMANY (FED REP GER) 25
Australia 23
Japan 16
France 13
Israel 12
Switzerland 10

2023-2024機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì):

機(jī)構(gòu) 數(shù)量
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 37
NEW YORK UNIVERSITY 19
UNIVERSITY OF CAMBRIDGE 16
MAX PLANCK SOCIETY 15
RADBOUD UNIVERSITY NIJMEGEN 15
UNIVERSITY OF TORONTO 11
UNIVERSITY OF LONDON 10
YALE UNIVERSITY 10
UNIVERSITY OF AMSTERDAM 9
UNIVERSITY OF PENNSYLVANIA 9

近年引用統(tǒng)計(jì):

期刊名稱 數(shù)量
J NEUROSCI 274
P NATL ACAD SCI USA 235
NEURON 221
NATURE 218
NAT NEUROSCI 205
SCIENCE 150
VISION RES 146
J VISION 141
PLOS ONE 118
NEUROIMAGE 107

近年被引用統(tǒng)計(jì):

期刊名稱 數(shù)量
SCI REP-UK 78
NEUROSCI BIOBEHAV R 46
J NEUROSCI 42
CURR OPIN BEHAV SCI 35
NAT COMMUN 33
NEUROIMAGE 31
ANIM BEHAV 30
ELIFE 29
PLOS ONE 29
FRONT HUM NEUROSCI 28

近年文章引用統(tǒng)計(jì):

文章名稱 數(shù)量
How heart rate variability affec... 40
The positivity effect: a negativ... 30
Inclusion of females does not in... 28
On the interaction of social aff... 25
Network neuroscience of creative... 23
Toward a neurocognitive framewor... 22
The subjective experience of emo... 21
Habit formation and change 20
It's not (only) the mean that ma... 20
Reconciling deep learning with s... 16

聲明:以上內(nèi)容來源于互聯(lián)網(wǎng)公開資料,如有不準(zhǔn)確之處,請聯(lián)系我們進(jìn)行修改。

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