發(fā)表《Autonomous Robots》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 10:54:24 513人看過
通常情況下，《Autonomous Robots》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(jīng)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(zhì)量、數(shù)據(jù)庫更新等。
《Autonomous Robots》雜志已被SCIE國際知名數(shù)據(jù)庫收錄，在JCR分區(qū)中位于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE學科Q2區(qū)ROBOTICS學科Q2區(qū)，在CiteScore評價中位于Computer Science學科的Q1區(qū)具有較高的學術(shù)影響力，在該領(lǐng)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：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q2 | 66 / 197 |
66.8% |
| 學科：ROBOTICS | SCIE | Q2 | 17 / 46 |
64.1% |
| 按JCI指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q2 | 76 / 198 |
61.87% |
| 學科：ROBOTICS | SCIE | Q2 | 21 / 46 |
55.43% |
名詞解釋：
WOS即Web of Science，是全球獲取學術(shù)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(shù)與人文領(lǐng)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(shù)會議多學科內(nèi)容。給期刊分區(qū)時會按照某一個學科領(lǐng)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(jié)果分別是Q1，Q2，Q3，Q4，Q1代表質(zhì)量最高。
CiteScore分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2024年最新版）
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 | ||||||||
| 7.9 | 1.41 | 1.68 |
|
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(quán)后的期刊受引用次數(shù)。引用次數(shù)的加權(quán)值由施引期刊的學科領(lǐng)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(lǐng)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(shù) - 機器人學領(lǐng)域的學術(shù)期刊，它致力于發(fā)表高質(zhì)量的研究論文和為相關(guān)領(lǐng)域的研究人員提供重要的學術(shù)資源。
該雜志出版周期是Bimonthly，平均審稿速度預計為： 較慢,6-12周 。
《自主機器人》報道了具有一定程度自給自足能力的機器人系統(tǒng)的理論和應(yīng)用。它刊登的論文包括現(xiàn)實世界中實際機器人的性能數(shù)據(jù)。內(nèi)容包括：自主機器人的控制·實時視覺·自主輪式和履帶式車輛·腿式車輛·自主系統(tǒng)的計算架構(gòu)·用于學習、控制和適應(yīng)的分布式架構(gòu)·自主機器人系統(tǒng)研究·傳感器融合·自主系統(tǒng)理論·地形測繪和識別·機器人的自我校準和自我修復·自我復制智能結(jié)構(gòu)·遺傳算法作為機器人開發(fā)的模型。
重點是移動和自給自足的能力，而不是系統(tǒng)是否是對生物學的模仿。當然，機器人系統(tǒng)的生物模型是該雜志的主要興趣所在，因為生命系統(tǒng)是自主行為的原型。
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