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發表《Recall》雜志多久能被SCI數據庫收錄?

來源:優發表網整理 2024-09-18 11:15:25 259人看過

通常情況下,《Recall》雜志發表的文章被SCIE、SSCI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。

《Recall》雜志已被SCIE、SSCI國際知名數據庫收錄,在JCR分區中位于EDUCATION & EDUCATIONAL RESEARCH學科Q1區LANGUAGE & LINGUISTICS學科N/A區LINGUISTICS學科Q1區,在CiteScore評價中位于Social Sciences學科的Q1區Social Sciences學科的Q1區Social Sciences學科的Q1區Social Sciences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:EDUCATION & EDUCATIONAL RESEARCH SSCI Q1 22 / 756

97.2%

學科:LANGUAGE & LINGUISTICS AHCI N/A N / A

0%

學科:LINGUISTICS SSCI Q1 5 / 297

98.5%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:EDUCATION & EDUCATIONAL RESEARCH SSCI Q1 4 / 756

99.54%

學科:LANGUAGE & LINGUISTICS AHCI Q1 2 / 393

99.62%

學科:LINGUISTICS SSCI Q1 2 / 297

99.49%

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
8.5 1.493 2.892
學科 分區 排名 百分位
大類:Social Sciences 小類:Linguistics and Language Q1 16 / 1167

98%

大類:Social Sciences 小類:Language and Linguistics Q1 15 / 1088

98%

大類:Social Sciences 小類:Education Q1 81 / 1543

94%

大類:Social Sciences 小類:Computer Science Applications Q1 144 / 817

82%

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Multiple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3 issues/year,平均審稿速度預計為: 。

《歐洲計算機輔助語言學學習學會會刊》作為 EUROCALL 的官方期刊,扮演著推動計算機輔助語言教學領域發展的關鍵角色。它不僅為學者和教育工作者提供了一個展示和分享研究成果的平臺,而且通過發表高質量的研究文章,促進了教學方法的創新和語言學習技術的應用。

該期刊涵蓋了一系列與 CALL 相關的主題,從應用語言學的基礎理論到最新的數字教學法實踐,從語料庫語言學的數據分析到計算機介導交流的實證研究,以及學習分析和第二語言習得的深入探討。這些內容不僅反映了當前學術界的研究趨勢,也指出了未來教育技術可能的發展方向。

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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