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發表《Genetics Selection Evolution》雜志多久能被SCI數據庫收錄?

來源:優發表網整理 2024-09-18 10:57:57 567人看過

通常情況下,《Genetics Selection Evolution》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。

《Genetics Selection Evolution》雜志已被SCIE國際知名數據庫收錄,在JCR分區中位于AGRICULTURE, DAIRY & ANIMAL SCIENCE學科Q1區GENETICS & HEREDITY學科Q2區,在CiteScore評價中位于Agricultural and Biological Sciences學科的Q1區Agricultural and Biological Sciences學科的Q1區Agricultural and Biological Sciences學科的Q2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:AGRICULTURE, DAIRY & ANIMAL SCIENCE SCIE Q1 8 / 80

90.6%

學科:GENETICS & HEREDITY SCIE Q2 57 / 191

70.4%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:AGRICULTURE, DAIRY & ANIMAL SCIENCE SCIE Q1 7 / 80

91.88%

學科:GENETICS & HEREDITY SCIE Q1 21 / 191

89.27%

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
6.5 1.025 1.362
學科 分區 排名 百分位
大類:Agricultural and Biological Sciences 小類:Animal Science and Zoology Q1 26 / 490

94%

大類:Agricultural and Biological Sciences 小類:Ecology, Evolution, Behavior and Systematics Q1 99 / 721

86%

大類:Agricultural and Biological Sciences 小類:Genetics Q2 116 / 347

66%

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。

作為一本專注于生物 - 奶制品與動物科學領域的學術期刊,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Bimonthly,平均審稿速度預計為: 約2月 。

《遺傳學選擇進化》刊登基礎、應用和方法論內容,以助于當前對家畜物種遺傳變異性的理解和利用。雖然重點是家畜物種,但如果有助于理解家畜遺傳變異性的使用,也歡迎對其他物種的研究。《遺傳學選擇進化》發表各個研究層面的結果,從基因到數量性狀,從個體到種群、品種或物種。歡迎有關生物學方法(從分子遺傳學到數量遺傳學)以及數學方法(從種群遺傳學到統計學)的投稿。具體感興趣的領域包括但不限于:基因和 QTL 識別、定位和表征、新表型分析、高通量 SNP 數據分析、功能基因組學、細胞遺傳學、種群和品種的遺傳多樣性、遺傳評估、應用和實驗選擇、基因組選擇、選擇效率以及具有數量和混合遺傳的表型的遺傳分析的統計方法。

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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