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發表《Combinatorial Chemistry & High Throughput Screening》雜志多久能被SCI數據庫收錄?

來源:優發表網整理 2024-09-18 10:52:36 647人看過

通常情況下,《Combinatorial Chemistry & High Throughput Screening》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。

《Combinatorial Chemistry & High Throughput Screening》雜志已被SCIE國際知名數據庫收錄,在JCR分區中位于BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS學科Q4區CHEMISTRY, APPLIED學科Q3區PHARMACOLOGY & PHARMACY學科Q3區,在CiteScore評價中位于Computer Science學科的Q3區Computer Science學科的Q3區Computer Science學科的Q3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:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS SCIE Q4 69 / 85

19.4%

學科:CHEMISTRY, APPLIED SCIE Q3 48 / 74

35.8%

學科:PHARMACOLOGY & PHARMACY SCIE Q3 259 / 354

27%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS SCIE Q3 60 / 85

30%

學科:CHEMISTRY, APPLIED SCIE Q2 34 / 74

54.73%

學科:PHARMACOLOGY & PHARMACY SCIE Q3 236 / 354

33.47%

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
3.1 0.301 0.404
學科 分區 排名 百分位
大類:Computer Science 小類:Computer Science Applications Q3 464 / 817

43%

大類:Computer Science 小類:Organic Chemistry Q3 142 / 211

32%

大類:Computer Science 小類:Drug Discovery Q3 112 / 157

28%

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。

作為一本專注于化學 - 生化研究方法領域的學術期刊,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: 較慢,6-12周 。

組合化學和高通量篩選(CCHTS)發表完整的原創研究文章和評論/迷你評論,涉及化學生物學(高通量篩選、組合化學、化學信息學、實驗室自動化和化合物管理)相關的各種主題,以推進藥物發現研究。本期刊的讀者特別關注以下領域的原創研究文章和評論:

目標識別和驗證

檢測設計、開發、小型化和比較

高通量/高含量/計算機篩選及相關技術

無標記檢測技術和應用

干細胞技術

生物標志物

ADMET/PK/PD 方法和篩選

探針發現和開發、先導化合物優化

組合化學(例如小分子、肽、核酸或噬菌體展示庫)

化學庫設計和化學多樣性

化學/生物信息學、數據挖掘

化合物管理

生藥學

天然產物研究(天然產物的化學、生物學和藥理學)

天然產物分析研究

天然產物的雙藥研究

藥物再利用

數據管理和統計分析

實驗室自動化、機器人技術、微流體技術、信號檢測技術

當前和未來的機構研究概況

技術轉讓、法律和許可問題

專利。

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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