《Computational Geosciences》雜志的收稿范圍和要求是什么？
來源：優(yōu)發(fā)表網整理 2024-09-18 10:56:04 296人看過
《Computational Geosciences》雜志收稿范圍涵蓋地球科學全領域，此刊是該細分領域中屬于非常不錯的SCI期刊，在行業(yè)細分領域中學術影響力較大，專業(yè)度認可很高，所以對原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高，如果您的文章質量很高，可以嘗試。
平均審稿速度 較慢,6-12周 ，影響因子指數(shù)2.1。
該期刊近期沒有被列入國際期刊預警名單，廣大學者值得一試。
具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服，在線客服團隊會及時為您答疑解惑，提供針對性的建議和解決方案。
出版商聯(lián)系方式：SPRINGER, VAN GODEWIJCKSTRAAT 30, DORDRECHT, NETHERLANDS, 3311 GZ
其他數(shù)據
| 是否OA開放訪問： | h-index： | 年文章數(shù)： |
| 未開放 | 55 | 75 |
| Gold OA文章占比： | 2021-2022最新影響因子（數(shù)據來源于搜索引擎）: | 開源占比（OA被引用占比）： |
| 31.76% | 2.1 | 0.27... |
| 研究類文章占比：文章 ÷（文章 + 綜述） | 期刊收錄： | 中科院《國際期刊預警名單（試行）》名單： |
| 100.00% | SCIE | 否 |
歷年IF值(影響因子)：
歷年引文指標和發(fā)文量：
歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據：
歷年自引數(shù)據：
發(fā)文統(tǒng)計
2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計：
| 國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
| USA | 127 |
| Norway | 45 |
| CHINA MAINLAND | 31 |
| Netherlands | 29 |
| GERMANY (FED REP GER) | 28 |
| France | 27 |
| Brazil | 19 |
| Switzerland | 18 |
| England | 16 |
| Canada | 15 |
2023-2024機構發(fā)文量統(tǒng)計：
| 機構 | 數(shù)量 |
| UNITED STATES DEPARTMENT OF ENER... | 24 |
| UNIVERSITY OF BERGEN | 21 |
| STANFORD UNIVERSITY | 20 |
| UNIVERSITY OF TEXAS SYSTEM | 20 |
| DELFT UNIVERSITY OF TECHNOLOGY | 19 |
| CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... | 14 |
| NORWEGIAN RESEARCH CENTRE (NORCE... | 12 |
| PETROBRAS | 11 |
| SINTEF | 11 |
| TEXAS A&M UNIVERSITY SYSTEM | 11 |
近年引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| COMPUTAT GEOSCI | 168 |
| WATER RESOUR RES | 159 |
| J COMPUT PHYS | 145 |
| ADV WATER RESOUR | 99 |
| SPE J | 94 |
| GEOPHYSICS | 92 |
| TRANSPORT POROUS MED | 69 |
| SIAM J SCI COMPUT | 57 |
| COMPUT GEOSCI-UK | 50 |
| COMPUT METHOD APPL M | 50 |
近年被引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| J PETROL SCI ENG | 175 |
| COMPUTAT GEOSCI | 168 |
| TRANSPORT POROUS MED | 69 |
| J COMPUT PHYS | 68 |
| ADV WATER RESOUR | 54 |
| COMPUT MATH APPL | 50 |
| COMPUT METHOD APPL M | 50 |
| WATER RESOUR RES | 48 |
| SPE J | 44 |
| SPE RESERV EVAL ENG | 41 |
近年文章引用統(tǒng)計：
| 文章名稱 | 數(shù)量 |
| Analysis of iterative ensemble s... | 23 |
| Calibration of imperfect models ... | 16 |
| A quantified study of segmentati... | 12 |
| Machine learning for graph-based... | 8 |
| Comparing multi-objective optimi... | 8 |
| Unified approach to discretizati... | 8 |
| Robust iterative schemes for non... | 8 |
| Model reduction for fractured po... | 7 |
| Monotone nonlinear finite-volume... | 7 |
| An intermediate-scale model for ... | 7 |
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