《International Journal On Document Analysis And Recognition》雜志在中科院分區(qū)中的情況如下：大類學科：計算機科學， 分區(qū)：4區(qū)； 小類學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能， 分區(qū)：4區(qū)。

中科院分區(qū)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(qū)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(qū)越高，說明該期刊在學科內的學術影響力越大，發(fā)表的文章質量越高。

對科研人員的成果評估：科研人員發(fā)表的論文所在的中科院分區(qū)，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(qū)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(qū)。

對科研人員投稿的指導：中科院分區(qū)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(qū)，以提高論文被接受的可能性，并增加研究成果的影響力。

《International Journal On Document Analysis And Recognition》雜志是一本專注于計算機：人工智能領域的國際期刊，由Springer Berlin Heidelberg?出版，創(chuàng)刊于1998年，出版周期為Quarterly。

現(xiàn)有的大量文件和每年產生的大量新文件提出了有效處理、檢索和存儲這些文件及其所含信息的重要問題。這導致了新的研究領域的出現(xiàn)，這些領域涉及計算機對文件組成元素的識別 - 包括字符、符號、文本、線條、圖形、圖像、手寫、簽名等。此外，這些新領域還涉及對文件整體物理和邏輯結構的自動分析，最終目標是對其語義內容進行高層次的理解。在過去十年中，我們還看到了人們對光學字符識別 (OCR) 和手寫識別的新興趣。文檔分析和識別顯然是下一階段。

文檔的自動、智能處理是許多研究領域的交叉點，尤其是計算機視覺、圖像分析、模式識別和人工智能，以及閱讀、手寫和語言學研究。盡管高質量的文獻相關出版物繼續(xù)出現(xiàn)在專門針對這些領域的期刊上，但將這本期刊作為專注于文獻分析和識別的檔案文獻的焦點將使社區(qū)受益。

《International Journal On Document Analysis And Recognition》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1.8，顯示出其在計算機：人工智能學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區(qū)：Q3

按JIF指標學科分區(qū)，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q3，排名：136 / 197，百分位：31.2%；

按JCI指標學科分區(qū)，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q3，排名：144 / 198，百分位：27.53%；

《International Journal On Document Analysis And Recognition》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(chuàng)性與學術嚴謹性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：16.48%，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(shù)據：

CiteScore分區(qū)（數(shù)據版本：2024年最新版）：6.2，進一步證明了其學術貢獻和影響力。

H指數(shù)：44，年發(fā)文量：34篇

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