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發表《Frontiers In Neuroinformatics》雜志多久能被SCI數據庫收錄?

來源:優發表網整理 2024-09-18 11:08:45 526人看過

通常情況下,《Frontiers In Neuroinformatics》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。

《Frontiers In Neuroinformatics》雜志已被SCIE國際知名數據庫收錄,在JCR分區中位于MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY學科Q2區NEUROSCIENCES學科Q3區,在CiteScore評價中位于Neuroscience學科的Q2區Neuroscience學科的Q2區Neuroscience學科的Q2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:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q2 23 / 65

65.4%

學科:NEUROSCIENCES SCIE Q3 187 / 310

39.8%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q2 27 / 65

59.23%

學科:NEUROSCIENCES SCIE Q3 168 / 310

45.97%

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
4.8 0.768 0.918
學科 分區 排名 百分位
大類:Neuroscience 小類:Neuroscience (miscellaneous) Q2 15 / 49

70%

大類:Neuroscience 小類:Computer Science Applications Q2 326 / 817

60%

大類:Neuroscience 小類:Biomedical Engineering Q2 139 / 303

54%

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MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY - NEUROSCIENCES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1 issue/year,平均審稿速度預計為: 14 Weeks 。

《神經信息學前沿》發表經過嚴格同行評審的研究,研究內容涉及數值/計算模型和分析工具的開發和實施,這些模型和分析工具用于共享、整合和分析實驗數據,并推進神經系統功能理論的發展。專業主編是奧斯陸大學的 Jan G. Bjaalie 和洛桑聯邦理工學院的 Sean L. Hill,他們得到了由國際專家組成的杰出編輯委員會的支持。這本多學科的開放獲取期刊處于向全世界的研究人員、學者和公眾傳播和交流科學知識和有影響力的發現的前沿。

隨著信息量的爆炸式增長,神經科學正被推進到信息時代,需要進行組織和綜合。新的綜合方法為探索大腦元素和系統的組成部分以及構成其功能的大量變量開辟了一個新維度。神經數據高度異構,在多個層面上具有復雜的相互關系,推動了對從基因到認知的創新組織和綜合方法的需求,并涵蓋了一系列物種和疾病狀態。

因此,《神經信息學前沿》歡迎提交有關現有神經科學數據庫、神經科學各級數據和知識庫的開發、可以促進數據共享(互操作性、格式、術語和本體)的應用程序和技術以及用于數據采集、分析、可視化和傳播神經系統數據的新工具的論文。我們的期刊歡迎提交有關支持大腦建模的新工具(軟件和硬件)的論文,以及神經科學數據庫與用于模擬和可視化的大腦模型的合并。

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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