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《Australian & New Zealand Journal Of Statistics》雜志目前處于幾區?

來源:優發表網整理 2024-09-18 10:54:19 355人看過

《Australian & New Zealand Journal Of Statistics》雜志在中科院分區中的情況如下:大類學科:數學, 分區:4區; 小類學科:STATISTICS & PROBABILITY統計學與概率論, 分區:3區。

中科院分區決定了SCI期刊在學術界的地位和影響力,對科研人員和學術機構具有重要的參考價值,具體如下:

對SCI期刊的評價:中科院分區通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級,為科研人員和學術機構提供了一個評估SCI期刊學術影響力的重要依據。分區越高,說明該期刊在學科內的學術影響力越大,發表的文章質量越高。

對科研人員的成果評估:科研人員發表的論文所在的中科院分區,可以作為評估其研究成果質量的一個指標。

對科研資源的分配:中科院分區在科研資源分配方面也起到重要作用。科研機構在制定科研政策、分配科研資源時,會參考中科院分區。

對科研人員投稿的指導:中科院分區為科研人員選擇投稿期刊提供了參考。科研人員在選擇投稿期刊時,會參考中科院分區,以提高論文被接受的可能性,并增加研究成果的影響力。

《Australian & New Zealand Journal Of Statistics》雜志是一本專注于統計學與概率論領域的國際期刊,由Wiley-Blackwell Publishing Ltd?出版,創刊于1998年,出版周期為Quarterly。

《澳大利亞和新西蘭統計學雜志》是一本國際期刊,由澳大利亞統計學會和新西蘭統計學會聯合管理。其目的是報道統計學領域的重要和新穎的貢獻,涵蓋統計理論、方法、應用和計算方面的文章。該期刊特別關注可以很容易應用于實際問題的統計技術,以及以澳大利亞為重點的應用論文。提交給該期刊的優秀文章可能會被選為討論論文,在澳大利亞統計學會或新西蘭統計學會的會議上宣讀。

該期刊的主體分為三個部分。

理論和方法部分發表包含對統計學、計量經濟學和概率的理論和方法的原創貢獻的論文,并尋求由實際問題激發并在該情況下展示所提出的理論或方法的論文。我們強烈偏愛以真實數據為驅動力并以真實數據為例證的論文。

應用部分發表的論文展示了統計技術如何應用??于科學、政府和工業領域的統計用戶所面臨的問題。特別關注的是將新開發的統計方法應用于真實數據,以及展示在應用領域更好地使用既定的統計方法。它旨在通過將統計方法置于上下文中來幫助統計學教師。

統計計算部分發表的論文包含新算法、代碼片段或軟件描述(僅適用于開源軟件),這些算法、代碼片段或軟件描述通過計算的應用來增強該領域。我們優先考慮以公開可用的代碼和/或數據為特色的論文,以及那些以統計方法為驅動力來解決實際問題的論文。

《Australian & New Zealand Journal Of Statistics》雜志學術影響力具體如下:

在學術影響力方面,IF影響因子為0.8,顯示出其在統計學與概率論學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區:Q3

按JIF指標學科分區,在學科:STATISTICS & PROBABILITY中為Q3,排名:109 / 168,百分位:35.4%;

按JCI指標學科分區,在學科:STATISTICS & PROBABILITY中為Q3,排名:98 / 168,百分位:41.96%;

《Australian & New Zealand Journal Of Statistics》雜志的審稿周期預計為:平均審稿速度 12周,或約稿 ,投稿需滿足English撰寫,期刊注重原創性與學術嚴謹性,明確拒絕抄襲或一稿多投,Gold OA占比:14.10%,這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質量的研究成果。

該雜志其他關鍵數據:

CiteScore分區(數據版本:2024年最新版):1.7,進一步證明了其學術貢獻和影響力。

H指數:34,年發文量:19篇

CiteScore分區(數據版本:2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
1.7 0.344 0.904
學科 分區 排名 百分位
大類:Mathematics 小類:Statistics and Probability Q3 164 / 278

41%

大類:Mathematics 小類:Statistics, Probability and Uncertainty Q3 100 / 168

40%

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。

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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