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《Annual Review Of Biomedical Data Science》雜志目前處于幾區(qū)?

來源:優(yōu)發(fā)表網整理 2024-09-18 11:24:15 171人看過

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中科院分區(qū)決定了SCI期刊在學術界的地位和影響力,對科研人員和學術機構具有重要的參考價值,具體如下:

對SCI期刊的評價:中科院分區(qū)通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級,為科研人員和學術機構提供了一個評估SCI期刊學術影響力的重要依據。分區(qū)越高,說明該期刊在學科內的學術影響力越大,發(fā)表的文章質量越高。

對科研人員的成果評估:科研人員發(fā)表的論文所在的中科院分區(qū),可以作為評估其研究成果質量的一個指標。

對科研資源的分配:中科院分區(qū)在科研資源分配方面也起到重要作用。科研機構在制定科研政策、分配科研資源時,會參考中科院分區(qū)。

對科研人員投稿的指導:中科院分區(qū)為科研人員選擇投稿期刊提供了參考。科研人員在選擇投稿期刊時,會參考中科院分區(qū),以提高論文被接受的可能性,并增加研究成果的影響力。

《Annual Review Of Biomedical Data Science》雜志是一本國際期刊,由Annual Reviews Inc.?出版,

《生物醫(yī)學數據科學年度評論》是一本專注于生物醫(yī)學數據科學領域的學術期刊,致力于總結和展望該領域的最新進展和未來趨勢。該雜志內容涵蓋生物信息學、醫(yī)學統計學、臨床數據分析等多個方面,旨在為生物醫(yī)學數據科學的研究者和實踐者提供一個全面的學術交流平臺。雜志注重文章的深度和廣度,既有對最新研究成果的綜述,也有對未來發(fā)展方向的預測和討論。該雜志還關注數據科學在生物醫(yī)學領域的實際應用,如個性化醫(yī)療、藥物研發(fā)等。 該雜志的讀者主要是生物醫(yī)學數據科學的研究者、醫(yī)生、公共衛(wèi)生專家等。通過閱讀該雜志,讀者可以及時了解到該領域的最新進展和趨勢,獲取有價值的研究思路和方法。它采用同行評審制度,確保發(fā)表的文章具有高質量和學術價值。該雜志還鼓勵跨學科的研究和合作,促進生物醫(yī)學數據科學領域的進一步發(fā)展。

《Annual Review Of Biomedical Data Science》雜志學術影響力具體如下:

在學術影響力方面,IF影響因子為7,顯示出其在學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區(qū):Q1

按JIF指標學科分區(qū),在學科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY中為Q1,排名:2 / 65,百分位:97.7%;

按JCI指標學科分區(qū),在學科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY中為Q1,排名:7 / 65,百分位:90%;

《Annual Review Of Biomedical Data Science》雜志的審稿周期預計為:平均審稿速度 ,投稿需滿足English撰寫,期刊注重原創(chuàng)性與學術嚴謹性,明確拒絕抄襲或一稿多投,Gold OA占比:40.68%,這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質量的研究成果。

該雜志其他關鍵數據:

CiteScore分區(qū)(數據版本:2024年最新版):11.1,進一步證明了其學術貢獻和影響力。

年發(fā)文量:22篇

CiteScore分區(qū)(數據版本:2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
11.1 3.034 1.483
學科 分區(qū) 排名 百分位
大類:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology (miscellaneous) Q1 6 / 103

94%

大類:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類:Genetics Q1 34 / 347

90%

大類:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類:Biomedical Engineering Q1 34 / 303

88%

大類:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類:Cancer Research Q1 42 / 230

81%

名詞解釋:
CiteScore:衡量期刊所發(fā)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。

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