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發表《Spatial And Spatio-temporal Epidemiology》雜志多久能被SCI數據庫收錄?

來源:優發表網整理 2024-09-18 11:30:12 222人看過

通常情況下,《Spatial And Spatio-temporal Epidemiology》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。

《Spatial And Spatio-temporal Epidemiology》雜志已被SCIE國際知名數據庫收錄,在JCR分區中位于PUBLIC, ENVIRONMENTAL & OCCUPATIONAL HEALTH學科Q3區,在CiteScore評價中位于Social Sciences學科的Q1區Social Sciences學科的Q2區Social Sciences學科的Q2區Social Sciences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:PUBLIC, ENVIRONMENTAL & OCCUPATIONAL HEALTH ESCI Q3 202 / 403

50%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:PUBLIC, ENVIRONMENTAL & OCCUPATIONAL HEALTH ESCI Q2 146 / 403

63.9%

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
5.1 0.667 0.686
學科 分區 排名 百分位
大類:Social Sciences 小類:Geography, Planning and Development Q1 158 / 821

80%

大類:Social Sciences 小類:Epidemiology Q2 58 / 148

61%

大類:Social Sciences 小類:Infectious Diseases Q2 143 / 344

58%

大類:Social Sciences 小類:Health, Toxicology and Mutagenesis Q2 66 / 148

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PUBLIC, ENVIRONMENTAL & OCCUPATIONAL HEALTH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。

《空間與時空流行病學》是一本專注于空間流行病學和時空流行病學研究的國際同行評審期刊。該雜志發表的研究內容涉及疾病分布的地理模式、環境因素對健康的影響、以及疾病傳播的時空動態。期刊的目的是為了增進公共衛生決策者、研究者和臨床醫生對傳染病和非傳染性疾病在空間和時間上變化的理解,從而制定更有效的預防和控制策略。

其在流行病學領域具有重要性,因為它專門關注空間和時間維度在疾病傳播和健康影響中的作用。期刊的特色在于它提供了一個平臺,用于發表利用地理信息系統(GIS)、遙感技術和統計模型分析流行病學數據的研究。這些研究有助于揭示疾病流行的復雜模式,預測未來的疫情趨勢,并評估不同地區之間的健康差異。

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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