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發表《Annual Review Of Biomedical Data Science》雜志多久能被SCI數據庫收錄?

來源:優發表網整理 2024-09-18 11:24:15 171人看過

通常情況下,《Annual Review Of Biomedical Data 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。

《Annual Review Of Biomedical Data Science》雜志已被SCIE國際知名數據庫收錄,在JCR分區中位于MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY學科Q1區,在CiteScore評價中位于Biochemistry, Genetics and Molecular Biology學科的Q1區Biochemistry, Genetics and Molecular Biology學科的Q1區Biochemistry, Genetics and Molecular Biology學科的Q1區Biochemistry, Genetics and Molecular Biology學科的Q1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:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY ESCI Q1 2 / 65

97.7%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY ESCI Q1 7 / 65

90%

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
11.1 3.034 1.483
學科 分區 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MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY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。

《生物醫學數據科學年度評論》是一本專注于生物醫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、醫學統計學、臨床數據分析等多個方面,旨在為生物醫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,也有對未來發展方向的預測和討論。該雜志還關注數據科學在生物醫學領域的實際應用,如個性化醫療、藥物研發等。 該雜志的讀者主要是生物醫學數據科學的研究者、醫生、公共衛生專家等。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,促進生物醫學數據科學領域的進一步發展。

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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