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Journal Of Neuroscience Methods SCIE

Journal Of Neuroscience Methods

  • ISSN:0165-0270
  • ESSN:1872-678X
  • 国际标准简称:J NEUROSCI METH
  • 出版地区:NETHERLANDS
  • 出版周期:Semimonthly
  • 研究方向:医学 - 神经科学
  • 出版年份:1979
  • 语言:English
  • 是否OA:未开放
  • 学科领域

    医学
  • 中科院分区

    4区
  • JCR分区

    Q2
  • IF影响因子

    2.7
  • 是否预警

期刊简介

Journal Title:Journal Of Neuroscience Methods

The Journal of Neuroscience Methods publishes papers that describe new methods that are specifically for neuroscience research conducted in invertebrates, vertebrates or in man. Major methodological improvements or important refinements of established neuroscience methods are also considered for publication. The Journal's Scope includes all aspects of contemporary neuroscience research, including anatomical, behavioural, biochemical, cellular, computational, molecular, invasive and non-invasive imaging, optogenetic, and physiological research investigations.

中文简介

《神经科学方法杂志》发表论文,介绍专门针对无脊椎动物、脊椎动物或人类进行的神经科学研究的新方法。主要方法改进或已建立的神经科学方法的重要改进也会被考虑发表。该杂志的范围涵盖当代神经科学研究的所有方面,包括解剖学、行为学、生物化学、细胞学、计算学、分子学、侵入性和非侵入性成像、光遗传学和生理学研究调查。

期刊点评

Journal Of Neuroscience Methods创刊于1979年,由Elsevier出版商出版,收稿方向涵盖医学 - 神经科学全领域,此期刊水平偏中等偏靠后,在所属细分领域中专业影响力一般,过审相对较易,如果您文章质量佳,选择此期刊,发表机率较高。平均审稿速度 约3月 ,影响因子指数2.7,该期刊近期没有被列入国际期刊预警名单,广大学者值得一试。

中科院分区(数据版本:2023年12月升级版)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
医学 4区 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 NEUROSCIENCES 神经科学 4区 4区

名词解释:
中科院分区也叫中科院JCR分区,基础版分为13个大类学科,然后按照各类期刊影响因子分别将每个类别分为四个区,影响因子5%为1区,6%-20%为2区,21%-50%为3区,其余为4区。

中科院分区(数据版本:2022年12月升级版)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
医学 4区 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 NEUROSCIENCES 神经科学 4区 4区

中科院分区(数据版本:2021年12月旧的升级版)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
医学 4区 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 NEUROSCIENCES 神经科学 4区 4区

中科院分区(数据版本:2021年12月基础版)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
医学 4区 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 NEUROSCIENCES 神经科学 4区 4区

中科院分区(数据版本:2021年12月升级版)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
医学 4区 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 NEUROSCIENCES 神经科学 4区 4区

中科院分区(数据版本:2020年12月旧的升级版)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
医学 4区 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 NEUROSCIENCES 神经科学 3区 4区

WOS分区(数据版本:2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS SCIE Q2 38 / 85

55.9%

学科:NEUROSCIENCES SCIE Q3 158 / 310

49.2%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS SCIE Q2 34 / 85

60.59%

学科:NEUROSCIENCES SCIE Q3 163 / 310

47.58%

名词解释:
WOS即Web of Science,是全球获取学术信息的重要数据库,Web of Science包括自然科学、社会科学、艺术与人文领域的信息,来自全世界近9,000种最负盛名的高影响力研究期刊及12,000多种学术会议多学科内容。给期刊分区时会按照某一个学科领域划分,根据这一学科所有按照影响因子数值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影响因子值高的就会在高分区中,最后的划分结果分别是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表质量最高。

CiteScore分区(数据版本:2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
7.1 0.935 0.922
学科 分区 排名 百分位
大类:Neuroscience 小类:General Neuroscience Q2 32 / 113

72%

名词解释:
CiteScore:衡量期刊所发表文献的平均受引用次数。
SJR:SCImago 期刊等级衡量经过加权后的期刊受引用次数。引用次数的加权值由施引期刊的学科领域和声望 (SJR) 决定。
SNIP:每篇文章中来源出版物的标准化影响将实际受引用情况对照期刊所属学科领域中预期的受引用情况进行衡量。

其他数据

是否OA开放访问: h-index: 年文章数:
未开放 133 129
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影响因子(数据来源于搜索引擎): 开源占比(OA被引用占比):
37.25% 2.7 0.20...
研究类文章占比:文章 ÷(文章 + 综述) 期刊收录: 中科院《国际期刊预警名单(试行)》名单:
100.00% SCIE

历年IF值(影响因子):

历年引文指标和发文量:

历年中科院JCR大类分区数据:

历年自引数据:

发文统计

2023-2024国家/地区发文量统计:

国家/地区 数量
USA 361
CHINA MAINLAND 103
GERMANY (FED REP GER) 88
England 82
Canada 58
Italy 55
France 50
Australia 39
Netherlands 37
Japan 30

2023-2024机构发文量统计:

机构 数量
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 33
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... 30
INSTITUT NATIONAL DE LA SANTE ET... 23
UNIVERSITY OF LONDON 23
STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORI... 22
PENNSYLVANIA COMMONWEALTH SYSTEM... 19
UNIVERSITY OF TEXAS SYSTEM 19
HARVARD UNIVERSITY 18
LOVELACE RESPIRATORY RESEARCH IN... 16
UNIVERSITY SYSTEM OF GEORGIA 15

近年引用统计:

期刊名称 数量
NEUROIMAGE 671
J NEUROSCI METH 422
J NEUROSCI 411
NEURON 290
NATURE 272
P NATL ACAD SCI USA 272
PLOS ONE 259
J NEUROPHYSIOL 224
SCIENCE 182
NAT NEUROSCI 181

近年被引用统计:

期刊名称 数量
SCI REP-UK 630
J NEUROSCI METH 422
NEUROIMAGE 419
FRONT NEUROSCI-SWITZ 407
J NEUROSCI 235
J NEURAL ENG 213
PLOS ONE 181
IEEE ACCESS 173
BEHAV BRAIN RES 162
FRONT HUM NEUROSCI 158

近年文章引用统计:

文章名称 数量
Light and the laboratory mouse 19
T-pattern detection and analysis... 19
Blood-based biomarkers for Alzhe... 18
Assessing mouse behaviour throug... 16
Deep learning reveals Alzheimer'... 15
A hybrid Convolutional and Recur... 15
Avoiding off-target effects in e... 15
Insights on auditory closed-loop... 13
Validation of salivary oxytocin ... 12
Deep convolutional neural networ... 12

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