《Research Synthesis Methods》雜志在中科院分區中的情況如下：大類學科：生物學， 分區：2區； 小類學科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY數學與計算生物學， 分區：1區。

中科院分區決定了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。分區越高，說明該期刊在學科內的學術影響力越大，發表的文章質量越高。

對科研人員的成果評估：科研人員發表的論文所在的中科院分區，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。

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

《Research Synthesis Methods》雜志是一本專注于數學與計算生物學領域的國際期刊，由Wiley-Blackwell?出版，創刊于2010年，出版周期為4 issues/year。

《研究綜合方法》是一本多學科同行評審期刊，致力于開發和傳播設計、實施、分析、解釋、報告和應用系統研究綜合的方法。它旨在促進有關研究綜合方法的知識的創造和交流，這些知識對于進行或使用研究綜合的許多領域和學科具有普遍意義或實用性。研究綜合在健康和社會科學中很常見，本期刊探討的許多方法將直接適用于這些學科及其從業者。該期刊的目的是使這些領域以及其他領域相互融合，以豐富所有科學學科的研究綜合方法。

《Research Synthesis Methods》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5，顯示出其在數學與計算生物學學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區：Q1

按JIF指標學科分區，在學科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY中為Q1，排名：6 / 65，百分位：91.5%；MULTIDISCIPLINARY SCIENCES中為Q1，排名：18 / 134，百分位：86.9%；

按JCI指標學科分區，在學科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY中為Q1，排名：2 / 65，百分位：97.69%；MULTIDISCIPLINARY SCIENCES中為Q1，排名：16 / 135，百分位：88.52%；

《Research Synthesis Methods》雜志的審稿周期預計為：平均審稿速度 ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創性與學術嚴謹性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：51.67%，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。

該雜志其他關鍵數據：

CiteScore分區（數據版本：2024年最新版）：16.9，進一步證明了其學術貢獻和影響力。

H指數：21，年發文量：68篇

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