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發表《Radiology-artificial Intelligence》雜志多久能被SCI數據庫收錄?

來源:優發表網整理 2024-09-18 11:36:35 419人看過

通常情況下,《Radiology-artificial Intelligence》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。

《Radiology-artificial Intelligence》雜志已被SCIE國際知名數據庫收錄,在JCR分區中位于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE學科Q1區RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING學科Q1區,在CiteScore評價中位于Medicine學科的Q1區Medicine學科的Q1區Medicine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:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE ESCI Q1 21 / 197

89.6%

學科:RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING ESCI Q1 9 / 204

95.8%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE ESCI Q1 20 / 198

90.15%

學科:RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING ESCI Q1 12 / 204

94.36%

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
16.2 2.602 2.585
學科 分區 排名 百分位
大類:Medicine 小類:Radiology, Nuclear Medicine and Imaging Q1 6 / 333

98%

大類:Medicine 小類:Radiological and Ultrasound Technology Q1 3 / 63

96%

大類:Medicine 小類:Artificial Intelligence Q1 25 / 350

93%

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Multiple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。

《放射科-人工智能》是一本專注于人工智能在放射學領域應用的國際學術期刊。該雜志旨在為放射學、計算機科學、生物醫學工程以及相關領域的研究者提供一個展示和交流關于人工智能技術在醫學影像診斷、分析和處理中最新研究成果的平臺。

雜志涵蓋了廣泛的學科主題,包括但不限于醫學影像的深度學習、機器學習、計算機視覺、圖像重建、圖像分割、疾病檢測與分類、放射組學、以及人工智能在放射學實踐中的應用等。該期刊特別強調對新興研究領域的關注,鼓勵跨學科的研究方法,以應對醫學影像領域面臨的復雜挑戰。通過其開放獲取的模式,該期刊有助于推動知識共享和科學進步,對促進全球科學界的合作與創新具有重要作用。

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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