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發表《Journal Of Machine Learning Research》雜志多久能被SCI數據庫收錄?

來源:優發表網整理 2024-09-18 11:00:39 1021人看過

通常情況下,《Journal Of Machine Learning Research》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。

《Journal Of Machine Learning Research》雜志已被SCIE國際知名數據庫收錄,在JCR分區中位于AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS學科Q1區COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE學科Q2區,在CiteScore評價中位于Mathematics學科的Q1區Mathematics學科的Q1區Mathematics學科的Q1區Mathematics學科的Q1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:AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS SCIE Q1 21 / 84

75.6%

學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 54 / 197

72.8%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS SCIE Q2 29 / 84

66.07%

學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 74 / 198

62.88%

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
18.8 2.796 4.031
學科 分區 排名 百分位
大類:Mathematics 小類:Statistics and Probability Q1 1 / 278

99%

大類:Mathematics 小類:Control and Systems Engineering Q1 10 / 321

97%

大類:Mathematics 小類:Software Q1 20 / 407

95%

大類:Mathematics 小類:Artificial Intelligence Q1 20 / 350

94%

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。

作為一本專注于工程技術 - 計算機:人工智能領域的學術期刊,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 。

《機器學習研究雜志》(JMLR)為機器學習各個領域的高質量學術文章的電子版和紙質出版提供了一個國際論壇。所有已發表的論文均可在線免費獲取。

JMLR 致力于嚴格而快速的審查。

JMLR 尋求以前未發表的機器學習論文,其中包含:

具有可靠經驗驗證的新原理算法,以及理論、心理或生物學性質的論證;

實驗和/或理論研究,對智能系統中的學習設計和行為產生新的見解;

現有技術的應用說明,闡明了方法的優缺點;

新學習任務的形式化(例如,在新的應用背景下)和評估這些任務表現的方法;

開發新的分析框架,推動實踐學習方法的理論研究;

行為或神經層面的自然學習系統數據的計算模型;或對現有工作進行極其出色的調查。

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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