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發表《Applied Computational Intelligence And Soft Computing》雜志多久能被SCI數據庫收錄?

來源:優發表網整理 2024-09-18 11:28:02 189人看過

通常情況下,《Applied Computational Intelligence And Soft Computing》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。

《Applied Computational Intelligence And Soft Computing》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,在CiteScore評價中位于Engineering學科的Q1區Engineering學科的Q1區Engineering學科的Q2區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 ESCI Q3 111 / 197

43.9%

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 ESCI Q3 135 / 198

32.07%

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
6.1 0.524 1.047
學科 分區 排名 百分位
大類:Engineering 小類:Computational Mechanics Q1 17 / 89

81%

大類:Engineering 小類:Civil and Structural Engineering Q1 85 / 379

77%

大類:Engineering 小類:Computer Networks and Communications Q2 114 / 395

71%

大類:Engineering 小類:Computer Science Applications Q2 242 / 817

70%

大類:Engineering 小類:Artificial Intelligence Q2 130 / 350

63%

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 INTELLIGENCE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。

《應用計算智能與軟計算》是一本國際同行評審的學術期刊,它為計算機科學、工程和數學領域的研究者提供了一個展示和分享最新研究成果的平臺。這本期刊特別關注于計算智能和軟計算技術在解決復雜問題中的應用,包括但不限于模糊系統、神經網絡、遺傳算法、進化計算、模擬退火、粒子群優化等。

該期刊鼓勵跨學科的研究,促進了不同領域之間的知識融合,特別是在處理不確定性、模糊性和不完整性信息方面。它涵蓋了廣泛的主題,如模式識別、機器學習、數據挖掘、優化問題、決策支持系統等,這些主題在當今快速發展的技術領域中扮演著越來越重要的角色。

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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