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《Big Data And Cognitive Computing》雜志查重率過(guò)高能過(guò)審嗎?

來(lái)源:優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 11:32:57 358人看過(guò)

《Big Data And Cognitive Computing》雜志查重率過(guò)高通常很難過(guò)審,論文的重復(fù)率是一個(gè)重要的考量因素,不同的期刊要求不一樣,通常來(lái)說(shuō),SCI論文查重率一般建議低于15%或者20%以下,投稿都比較安全。總的來(lái)說(shuō),保持論文的原創(chuàng)性和獨(dú)特性是關(guān)鍵。

該雜志是國(guó)際知名的學(xué)術(shù)出版物,對(duì)論文的原創(chuàng)性和學(xué)術(shù)質(zhì)量有著極高的要求。查重率過(guò)高往往被視為學(xué)術(shù)不端行為的一種表現(xiàn),如抄襲或過(guò)度引用他人成果,這嚴(yán)重違反了學(xué)術(shù)誠(chéng)信原則。

如果查重率過(guò)高,常會(huì)采取以下措施:

1、直接拒稿:對(duì)于查重率明顯超標(biāo)的論文,SCI期刊往往會(huì)直接拒絕接受其發(fā)表。這是為了保護(hù)學(xué)術(shù)界的原創(chuàng)性和誠(chéng)信,避免抄襲等學(xué)術(shù)不端行為的傳播。

2、要求修改并重審:在某些情況下,如果論文的查重率雖然較高,但其中存在合理的引用和解釋?zhuān)诳庉嫴靠赡軙?huì)要求作者進(jìn)行修改并重審。然而,這種情況相對(duì)較少,且修改后的論文仍需滿足期刊的原創(chuàng)性要求。

因此,投稿前最好使用專(zhuān)業(yè)查重工具檢測(cè)并優(yōu)化重復(fù)內(nèi)容。

《Big Data And Cognitive Computing》雜志(ISSN: 2504-2289,是一本專(zhuān)注于Business, Management and Accounting - Management Information Systems的國(guó)際SCI期刊,由Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)出版,

該雜志主要發(fā)表由領(lǐng)域內(nèi)專(zhuān)家撰寫(xiě)的短篇文章,旨在以簡(jiǎn)明易懂的方式呈現(xiàn)的最新研究進(jìn)展,特別適合尚未深入該領(lǐng)域的科研人員閱讀。

《Big Data And Cognitive Computing》雜志在Business, Management and Accounting - Management Information Systems領(lǐng)域具有較高的學(xué)術(shù)影響力,最新影響因子為3.7。

JCR分區(qū)為Q1( 按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū)中學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q2,排名:66 / 197,百分位:66.8%;COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS中為Q2,排名:75 / 249,百分位:70.1%;COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS中為Q1,排名:25 / 143,百分位:82.9%; 按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū)中學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q2,排名:57 / 198,百分位:71.46%;COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS中為Q2,排名:83 / 251,百分位:67.13%;COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS中為Q1,排名:33 / 143,百分位:77.27%; )。

CiteScore為7.1,(CiteScore排名為大類(lèi):Business, Management and Accounting,小類(lèi):Management Information Systems,分區(qū):Q1,排名:29 / 131,百分位:78%; 大類(lèi):Business, Management and Accounting,小類(lèi):Computer Science Applications,分區(qū):Q1,排名:194 / 817,百分位:76%; 大類(lèi):Business, Management and Accounting,小類(lèi):Information Systems,分區(qū):Q1,排名:97 / 394,百分位:75%; 大類(lèi):Business, Management and Accounting,小類(lèi):Artificial Intelligence,分區(qū):Q2,排名:105 / 350,百分位:70%; )

《Big Data And Cognitive Computing》雜志是一本歷史悠久、聲譽(yù)良好的期刊,以其高質(zhì)量、易讀性和前沿性在學(xué)術(shù)界占據(jù)重要地位。

WOS分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2023-2024年最新版)

按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE ESCI Q2 66 / 197

66.8%

學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS ESCI Q2 75 / 249

70.1%

學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS ESCI Q1 25 / 143

82.9%

按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE ESCI Q2 57 / 198

71.46%

學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS ESCI Q2 83 / 251

67.13%

學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS ESCI Q1 33 / 143

77.27%

名詞解釋?zhuān)?br />WOS即Web of Science,是全球獲取學(xué)術(shù)信息的重要數(shù)據(jù)庫(kù),Web of Science包括自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、藝術(shù)與人文領(lǐng)域的信息,來(lái)自全世界近9,000種最負(fù)盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學(xué)術(shù)會(huì)議多學(xué)科內(nèi)容。給期刊分區(qū)時(shí)會(huì)按照某一個(gè)學(xué)科領(lǐng)域劃分,根據(jù)這一學(xué)科所有按照影響因子數(shù)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(huì)在高分區(qū)中,最后的劃分結(jié)果分別是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表質(zhì)量最高。

CiteScore分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
7.1 0.82 1.394
學(xué)科 分區(qū) 排名 百分位
大類(lèi):Business, Management and Accounting 小類(lèi):Management Information Systems Q1 29 / 131

78%

大類(lèi):Business, Management and Accounting 小類(lèi):Computer Science Applications Q1 194 / 817

76%

大類(lèi):Business, Management and Accounting 小類(lèi):Information Systems Q1 97 / 394

75%

大類(lèi):Business, Management and Accounting 小類(lèi):Artificial Intelligence Q2 105 / 350

70%

名詞解釋?zhuān)?br />CiteScore:衡量期刊所發(fā)表文獻(xiàn)的平均受引用次數(shù)。
SJR:SCImago 期刊等級(jí)衡量經(jīng)過(guò)加權(quán)后的期刊受引用次數(shù)。引用次數(shù)的加權(quán)值由施引期刊的學(xué)科領(lǐng)域和聲望 (SJR) 決定。
SNIP:每篇文章中來(lái)源出版物的標(biāo)準(zhǔn)化影響將實(shí)際受引用情況對(duì)照期刊所屬學(xué)科領(lǐng)域中預(yù)期的受引用情況進(jìn)行衡量。

聲明:以上內(nèi)容來(lái)源于互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)資料,如有不準(zhǔn)確之處,請(qǐng)聯(lián)系我們進(jìn)行修改。

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