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發表《Swarm And Evolutionary Computation》雜志多久能被SCI數據庫收錄?

來源:優發表網整理 2024-09-18 11:09:37 924人看過

通常情況下,《Swarm And Evolutionary Computation》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。

《Swarm And Evolutionary Computation》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Mathematics學科的Q1區Mathematics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 19 / 197

90.6%

學科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 9 / 143

94.1%

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 Q1 19 / 198

90.66%

學科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 9 / 143

94.06%

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
16 2.266 2.352
學科 分區 排名 百分位
大類:Mathematics 小類:General Mathematics Q1 3 / 399

99%

大類:Mathematics 小類:General Computer Science Q1 11 / 232

95%

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 INTELLIGENCEC - 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: 。

《群體與進化計算》是同類中首份經過同行評審的出版物,旨在報道基于群體和進化算法原理的自然啟發式智能計算領域的最新研究和發展。它發表涉及兩種范式及其混合的理論、實驗和實踐方面的先進、創新和跨學科研究。《群體與進化計算》致力于及時發表高質量、經過同行評審的原創文章,推動進化計算和群體智能各方面的最新發展。我們也歡迎綜述當前最新主題的調查論文以及新穎有趣的應用。

感興趣的主題包括但不限于:遺傳算法和遺傳編程、進化策略和進化編程、差分進化、人工免疫系統、粒子群、蟻群、細菌覓食、人工蜜蜂、螢火蟲算法、和諧搜索、人工生命、數字生物、分布算法估計、隨機擴散搜索、量子計算、納米計算、膜計算、以人為本的計算、算法混合、模因計算、自主計算、自組織系統、組合、離散、二進制、約束、多目標、多模態、動態和大規模優化。

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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