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發表《Production Engineering Archives》雜志多久能被SCI數據庫收錄?

來源:優發表網整理 2024-09-18 11:33:00 232人看過

通常情況下,《Production Engineering Archives》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。

《Production Engineering Archives》雜志已被SCIE國際知名數據庫收錄,在JCR分區中位于ENGINEERING, INDUSTRIAL學科Q3區MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY學科Q3區,在CiteScore評價中位于Engineering學科的Q1區Engineering學科的Q1區Engineering學科的Q2區Engineering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:ENGINEERING, INDUSTRIAL ESCI Q3 44 / 69

37%

學科:MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY ESCI Q3 301 / 438

31.4%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:ENGINEERING, INDUSTRIAL ESCI Q3 44 / 69

36.96%

學科:MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY ESCI Q3 283 / 438

35.5%

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
6.1 0.453 1.338
學科 分區 排名 百分位
大類:Engineering 小類:Safety, Risk, Reliability and Quality Q1 42 / 207

79%

大類:Engineering 小類:Industrial and Manufacturing Engineering Q1 88 / 384

77%

大類:Engineering 小類:Management Information Systems Q2 36 / 131

72%

大類:Engineering 小類:Management of Technology and Innovation Q2 82 / 289

71%

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Engineering - Industrial and Manufacturing Engineering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。

《生產工程檔案》是一本專注于生產工程領域的國際學術期刊,旨在為該領域內的科研人員、工程師以及相關行業從業者提供一個交流最新研究成果和技術進展的平臺。該雜志通常涵蓋了從基礎研究到應用實踐的廣泛內容,包括但不限于制造工藝、材料科學、自動化技術、質量管理、可持續制造等方面的研究。雜志不僅關注傳統制造業中的技術創新和發展趨勢,也著眼于新興技術如人工智能、大數據分析在生產過程中的應用。該刊的目標受眾主要是從事生產工程相關研究和開發工作的學者、工業界的工程師、高校師生及政策制定者等。

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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