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Computational Materials Science

  • ISSN:0927-0256
  • ESSN:1879-0801
  • 国际标准简称:COMP MATER SCI
  • 出版地区:NETHERLANDS
  • 出版周期:Monthly
  • 研究方向:工程技术 - 材料科学:综合
  • 出版年份:1992
  • 语言:English
  • 是否OA:未开放
  • 学科领域

    材料科学
  • 中科院分区

    3区
  • JCR分区

    Q2
  • IF影响因子

    3.1
  • 是否预警

期刊简介

Journal Title:Computational Materials Science

The goal of Computational Materials Science is to report on results that provide new or unique insights into, or significantly expand our understanding of, the properties of materials or phenomena associated with their design, synthesis, processing, characterization, and utilization. To be relevant to the journal, the results should be applied or applicable to specific material systems that are discussed within the submission.

中文简介

计算材料科学的目标是报告能够提供新颖或独特见解的结果,或显著扩展我们对材料特性或与其设计、合成、加工、特性和利用相关的现象的理解。为了与期刊相关,结果应适用于或适用于提交内容中讨论的特定材料系统。

期刊点评

Computational Materials Science创刊于1992年,由Elsevier出版商出版,收稿方向涵盖工程技术 - 材料科学:综合全领域,此刊是中等级别的SCI期刊,所以过审相对来讲不是特别难,但是该刊专业认可度不错,仍然是一本值得选择的SCI期刊 。平均审稿速度 约1.8个月 约4.4周,影响因子指数3.1,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
材料科学 3区 MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学:综合 3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
材料科学 3区 MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学:综合 3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
材料科学 3区 MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学:综合 3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
工程技术 3区 MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学:综合 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
材料科学 3区 MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学:综合 3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
材料科学 3区 MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学:综合 3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:MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q2 208 / 438

52.6%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q2 201 / 438

54.22%

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
6.5 0.741 0.961
学科 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Computational Mathematics Q1 23 / 189

88%

大类:Mathematics 小类:General Physics and Astronomy Q1 46 / 243

81%

大类:Mathematics 小类:General Computer Science Q1 46 / 232

80%

大类:Mathematics 小类:Mechanics of Materials Q1 87 / 398

78%

大类:Mathematics 小类:General Chemistry Q2 103 / 408

74%

大类:Mathematics 小类:General Materials Science Q2 127 / 463

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 97 611
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):
20.28% 3.1 0.05...
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:
99.18% 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
CHINA MAINLAND 853
USA 449
GERMANY (FED REP GER) 125
India 95
France 84
Japan 78
Iran 73
England 70
Russia 70
Australia 48

2023-2024机构发文量统计:

机构 数量
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 110
UNITED STATES DEPARTMENT OF ENER... 87
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... 52
INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY S... 48
TSINGHUA UNIVERSITY 34
UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLO... 34
XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY 33
DALIAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 31
NORTHWESTERN POLYTECHNICAL UNIVE... 30
RUSSIAN ACADEMY OF SCIENCES 30

近年引用统计:

期刊名称 数量
PHYS REV B 2695
ACTA MATER 1330
COMP MATER SCI 1062
PHYS REV LETT 997
J CHEM PHYS 725
J APPL PHYS 536
J NUCL MATER 492
J PHYS CHEM C 408
APPL PHYS LETT 406
SCIENCE 372

近年被引用统计:

期刊名称 数量
COMP MATER SCI 1062
J PHYS CHEM C 595
MATER RES EXPRESS 536
PHYS REV B 462
PHYS CHEM CHEM PHYS 449
APPL SURF SCI 411
MATERIALS 378
J ALLOY COMPD 374
J APPL PHYS 366
ACTA MATER 299

近年文章引用统计:

文章名称 数量
Matminer: An open source toolkit... 69
DAMASK - The Dusseldorf Advanced... 53
Accelerating high-throughput sea... 42
Deep learning approaches for min... 32
Three-dimensional modeling of th... 29
Electronic and magnetic properti... 25
Heat and fluid flow in additive ... 24
Predicting the thermodynamic sta... 23
A data-driven statistical model ... 23
Improving direct physical proper... 21

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