《International Journal Of Computer Vision》雜志查重率過高能過審嗎？
來源：優發表網整理 2024-09-18 10:51:58 823人看過
《International Journal Of Computer Vision》雜志查重率過高通常很難過審，論文的重復率是一個重要的考量因素，不同的期刊要求不一樣，通常來說，SCI論文查重率一般建議低于15%或者20%以下，投稿都比較安全。總的來說，保持論文的原創性和獨特性是關鍵。
該雜志是國際知名的學術出版物，對論文的原創性和學術質量有著極高的要求。查重率過高往往被視為學術不端行為的一種表現，如抄襲或過度引用他人成果，這嚴重違反了學術誠信原則。
如果查重率過高，常會采取以下措施：
1、直接拒稿：對于查重率明顯超標的論文，SCI期刊往往會直接拒絕接受其發表。這是為了保護學術界的原創性和誠信，避免抄襲等學術不端行為的傳播。
2、要求修改并重審：在某些情況下，如果論文的查重率雖然較高，但其中存在合理的引用和解釋，期刊編輯部可能會要求作者進行修改并重審。然而，這種情況相對較少，且修改后的論文仍需滿足期刊的原創性要求。
因此，投稿前最好使用專業查重工具檢測并優化重復內容。
《International Journal Of Computer Vision》雜志（ISSN: 0920-5691，ESSN：1573-1405）是一本專注于工程技術 - 計算機：人工智能的國際SCI期刊，由Springer US出版，創刊于1987年，出版周期為Monthly。
該雜志主要發表由領域內專家撰寫的短篇文章，旨在以簡明易懂的方式呈現計算機：人工智能的最新研究進展，特別適合尚未深入該領域的科研人員閱讀。
《International Journal Of Computer Vision》雜志在工程技術 - 計算機：人工智能領域具有較高的學術影響力，最新影響因子為11.6。
JCR分區為Q1（ 按JIF指標學科分區中學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q1，排名：7 / 197，百分位：96.7%； 按JCI指標學科分區中學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q1，排名：9 / 198，百分位：95.71%； ）。
CiteScore為29.8，(CiteScore排名為大類：Computer Science，小類：Software，分區：Q1，排名：6 / 407，百分位：98%； 大類：Computer Science，小類：Artificial Intelligence，分區：Q1，排名：7 / 350，百分位：98%； 大類：Computer Science，小類：Computer Vision and Pattern Recognition，分區：Q1，排名：5 / 106，百分位：95%； )
《International Journal Of Computer Vision》雜志是一本歷史悠久、聲譽良好的計算機科學期刊，以其高質量、易讀性和前沿性在學術界占據重要地位。
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 | 7 / 197 |
96.7% |
| 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 | Q1 | 9 / 198 |
95.71% |
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 | ||||||||||||||||
| 29.8 | 6.668 | 5.342 |
|
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。
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