發(fā)表《International Journal Of Robotics & Automation》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 10:50:54 724人看過
通常情況下，《International Journal Of Robotics & Automation》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。
《International Journal Of Robotics & Automation》雜志已被SCIE國際知名數(shù)據(jù)庫收錄，在JCR分區(qū)中位于AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS學科Q4區(qū)ROBOTICS學科Q4區(qū)，在CiteScore評價中位于Engineering學科的Q3區(qū)Engineering學科的Q4區(qū)Engineering學科的Q4區(qū)Engineering學科的Q4區(qū)Engineering學科的Q4區(qū)Engineering學科的Q4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：AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS | SCIE | Q4 | 75 / 84 |
11.3% |
| 學科：ROBOTICS | SCIE | Q4 | 43 / 46 |
7.6% |
| 按JCI指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學科：AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS | SCIE | Q4 | 78 / 84 |
7.74% |
| 學科：ROBOTICS | SCIE | Q4 | 45 / 46 |
3.26% |
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 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 1.2 | 0.217 | 0.296 |
|
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。
作為一本專注于工程技術 - 機器人學領域的學術期刊，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Quarterly，平均審稿速度預計為： 12周，或約稿 。
《國際機器人與自動化雜志》于 1986 年首次出版，是機器人領域的首批出版物之一。該雜志涵蓋了機器人和自動化系統(tǒng)所有領域的理論、設計和應用的當代發(fā)展，包括機器學習的新方法、模式識別、生物啟發(fā)的進化算法、機器人和自動化系統(tǒng)中的模糊和神經網(wǎng)絡、計算機視覺、自主機器人、人機交互、微型機器人、醫(yī)療機器人、移動機器人、生物機電系統(tǒng)、機器人系統(tǒng)的自主設計、傳感器、通信和信號處理。
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