發表《Visual Informatics》雜志多久能被SCI數據庫收錄？
來源：優發表網整理 2024-09-18 11:23:08 362人看過
通常情況下，《Visual Informatics》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。
《Visual Informatics》雜志已被SCIE國際知名數據庫收錄，在JCR分區中位于COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS學科Q2區COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS學科Q2區COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING學科Q1區，在CiteScore評價中位于Computer Science學科的Q1區Computer Science學科的Q2區Computer Science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：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | ESCI | Q2 | 70 / 249 |
72.1% |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | ESCI | Q2 | 51 / 169 |
70.1% |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING | ESCI | Q1 | 26 / 131 |
80.5% |
| 按JCI指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | ESCI | Q2 | 87 / 251 |
65.54% |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | ESCI | Q2 | 60 / 169 |
64.79% |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING | ESCI | Q2 | 39 / 131 |
70.61% |
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 | ||||||||||||||||
| 6.7 | 1.096 | 1.588 |
|
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 - Computer Graphics and Computer - Aided Design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。
《視覺信息學》覆蓋視覺建模、表意式繪制、動畫、可視化、人機交互、圖像處理、視覺數據分析與機器學習等領域。期刊旨在建設成為可視信息學領域的國際頂級期刊，促進可視信息學領域的研究和發展，鼓勵探索新的可視化理論和研究，并將其應用于實際問題；為可視信息學領域的研究提供高水平的國際學術交流平臺，引導研究者關注學科的熱點和難點，推動人工智能與應用學科交叉融合和創新；提升我國的學術影響力，為本領域尖端人才培養做貢獻。
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