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

來源:優發表網整理 2024-09-18 11:09:17 921人看過

通常情況下,《Frontiers In Neurorobotics》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 Neurorobotics》雜志已被SCIE國際知名數據庫收錄,在JCR分區中位于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE學科Q3區NEUROSCIENCES學科Q3區ROBOTICS學科Q3區,在CiteScore評價中位于Engineering學科的Q2區Engineering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:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q3 104 / 197

47.5%

學科:NEUROSCIENCES SCIE Q3 176 / 310

43.4%

學科:ROBOTICS SCIE Q3 25 / 46

46.7%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 90 / 198

54.8%

學科:NEUROSCIENCES SCIE Q3 191 / 310

38.55%

學科:ROBOTICS SCIE Q3 24 / 46

48.91%

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
5.2 0.676 0.938
學科 分區 排名 百分位
大類:Engineering 小類:Biomedical Engineering Q2 126 / 303

58%

大類:Engineering 小類:Artificial Intelligence Q2 156 / 350

55%

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COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCER - ROBOTICS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 。

Frontiers in Neurorobotics 出版了經過嚴格同行評審的具身自主神經系統科學和技術研究。慕尼黑工業大學的專業主編 Alois C. Knoll 和 Florian R?hrbein 得到了由國際專家組成的杰出編輯委員會的支持。這本多學科開放獲取期刊處于向全球研究人員、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。

神經系統包括大腦啟發算法(例如聯結網絡)、生物神經網絡的計算模型(例如人工脈沖神經網絡、神經微電路的大規模模擬)和實際生物系統(例如體內和體外神經網絡)。該期刊的重點是將此類神經系統體現在人工軟件和硬件設備、機器、機器人或任何其他形式的物理驅動中。這還包括假肢、腦機接口、可穿戴系統、微型機器、家具、家用電器以及用于管理微觀和宏觀基礎設施的系統。《神經機器人前沿》還旨在發布全新的工具和方法來研究可塑性和自主自學系統的開發,這些系統能夠以開放式的方式獲取知識。歡迎提供模型和實驗研究,以揭示具身神經系統的自組織原理。我們的期刊還發表關于神經系統驅動的機器人設備的微觀和宏觀工程和機電一體化的文章,以及關于此類系統對我們日常生活的影響的研究。

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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