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發表《Journal Of Earth System Science》雜志多久能被SCI數據庫收錄?

來源:優發表網整理 2024-09-18 11:00:10 341人看過

通常情況下,《Journal Of Earth System Science》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。

《Journal Of Earth System Science》雜志已被SCIE國際知名數據庫收錄,在JCR分區中位于GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY學科Q3區,在CiteScore評價中位于Earth and Planetary 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:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q3 179 / 253

29.4%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q3 176 / 253

30.63%

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
3.2 0.427 0.644
學科 分區 排名 百分位
大類:Earth and Planetary Sciences 小類:General Earth and Planetary Sciences Q2 74 / 195

62%

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Earth and Planetary Sciences - General Earth and Planetary Sciences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Bimonthly,平均審稿速度預計為: 。

《地球系統科學雜志》是一本國際期刊,早先是 1934 年創辦的《印度科學院院刊》A 部分的一部分,后來于 1978 年拆分為主題期刊。該期刊自 1978 年起以《地球與行星科學學報》為名出版,2005 年更名為《地球系統科學雜志》。

該期刊是高度跨學科的,發表地球系統科學領域的學術研究成果,包括新數據、新想法和概念進展。重點是地球作為一個系統的演變:描述有限區域內人為變化的稿件不予考慮,除非它們超出了對變化的描述,包括對地球系統過程的分析。該期刊的范圍包括固體地球(地球圈)、大氣層、水圈(包括低溫圈)和生物圈;它還涉及行星和空間科學的相關方面。特別歡迎有關印度次大陸和周圍印度洋地區的投稿。鑒于大量稿件報告了有限領域的觀察結果或模型結果,打算在 JESS 上發表的稿件應至少滿足以下三個標準之一。

數據應具有相關性,應具有統計顯著性,并且來自此類數據稀少的地區。如果數據來自采樣良好的地區,則數據量應相當可觀,并能提高我們對該地區的了解。

進行模型研究以解釋在同一稿件或文獻中報告的觀察結果。

無論是數據分析還是模型分析,都是新穎的,推論提高了當前的知識。

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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