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發表《Artificial Intelligence》雜志多久能被SCI數據庫收錄?

來源:優發表網整理 2024-09-18 10:50:34 1106人看過

通常情況下,《Artificial Intelligence》雜志發表的文章被SCIE數據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系或者向在線客服進行咨詢。

多久能被SCI數據庫一般可以歸納出以下情況:

論文發表后到在線時間:SCI論文發表后,一般需要大約3個月的時間才能在期刊官網上線,這是論文初次對外公開的時間點。

在線后到數據庫檢索時間:論文在線后,通常還需要1-3個月的時間才能在Web of Science(WOS)數據庫中檢索到,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數據庫收錄,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個月論文會在官網上線,再之后2-3個月論文會被WOS數據庫收錄。

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、數據庫更新等。

《Artificial Intelligence》雜志已被SCIE國際知名數據庫收錄,在JCR分區中位于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE學科Q1區,在CiteScore評價中位于Arts and Humanities學科的Q1區Arts and Humanities學科的Q1區Arts and Humanities學科的Q1區具有較高的學術影響力,在該領域受到廣泛認可。

WOS分區(數據版本:2023-2024年最新版)

按JIF指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 44 / 197

77.9%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 77 / 198

61.36%

名詞解釋:
WOS即Web of Science,是全球獲取學術信息的重要數據庫,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。給期刊分區時會按照某一個學科領域劃分,根據這一學科所有按照影響因子數值降序排名,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(數據版本:2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
11.2 2.042 3.512
學科 分區 排名 百分位
大類:Arts and Humanities 小類:Language and Linguistics Q1 7 / 1088

99%

大類:Arts and Humanities 小類:Linguistics and Language Q1 8 / 1167

99%

大類:Arts and Humanities 小類:Artificial Intelligence Q1 52 / 350

85%

名詞解釋:
CiteScore:衡量期刊所發表文獻的平均受引用次數。
SJR:SCImago 期刊等級衡量經過加權后的期刊受引用次數。引用次數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。

作為一本專注于工程技術 - 計算機:人工智能領域的學術期刊,它致力于發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Monthly,平均審稿速度預計為: 約9.0個月 。

《人工智能》(AIJ)雜志于 1970 年開始出版,目前已成為公認的出版該領域當前研究成果的首要國際論壇。該期刊歡迎關于人工智能廣泛方面的論文,這些論文構成了整個領域的進步,包括但不限于:

自動推理和推理,

認知與人工智能,

認知與人工智能,

基于案例的推理,

常識推理,

計算機視覺,

約束處理,

道德人工智能,

可解釋的人工智能,

啟發式搜索,

人機界面,

智能機器人,

知識表示,

機器學習,

多智能體系統,

自然語言處理,

規劃和行動,

推理不確定性。

該期刊除了報告所取得的成果外,還報告了研究人工智能問題的新方法的建議,這兩者都必須包括價值和有效性的證明。描述人工智能應用的論文也受到歡迎,但重點應該放在新的和新穎的人工智能方法如何提高應用領域的性能,而不是展示傳統人工智能方法的另一種應用。關于應用的論文應該描述一個原則性的解決方案,強調其新穎性,并對正在利用的人工智能技術進行深入評估。

聲明:以上內容來源于互聯網公開資料,如有不準確之處,請聯系我們進行修改。

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