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發表《Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery》雜志多久能被SCI數據庫收錄?

來源:優發表網整理 2024-09-18 11:07:58 898人看過

通常情況下,《Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery》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。

《Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery》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Q1區COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS學科Q1區,在CiteScore評價中位于Computer Science學科的Q1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 Q1 34 / 197

83%

學科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 12 / 143

92%

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 77 / 198

61.36%

學科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q2 50 / 143

65.38%

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
22.7 2.147 3.411
學科 分區 排名 百分位
大類:Computer Science 小類:General Computer Science Q1 5 / 232

98%

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 - COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS領域的學術期刊,它致力于發表高質量的研究論文和綜述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6 issues/year,平均審稿速度預計為: 12周,或約稿 。

WIREs DMKD 的目標是:(a) 通過一系列由頂尖研究人員撰寫的評論文章介紹數據挖掘和知識發現的最新進展;(b) 通過收錄從數據挖掘和知識發現的不同角度探討關鍵主題的文章來捕捉該領域至關重要的跨學科特色,包括技術、商業、醫療保健、教育、政府、社會和文化等各種應用領域;(c) 通過系統的內容更新計劃來捕捉數據挖掘和知識發現的快速發展;(d) 通過以廣泛受眾易于理解的方式介紹該領域的成就和挑戰,鼓勵人們積極參與該領域。WIREs DMKD 的內容將對高年級本科生和研究生、學術課程的教學和研究教授以及行業中的科學家和研究經理有用。

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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