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《Human Brain Mapping》杂志目前处于几区?

来源:优发表网整理 2024-09-18 10:58:23 569人看过

《Human Brain Mapping》杂志在中科院分区中的情况如下:大类学科:医学, 分区:2区; 小类学科:NEUROIMAGING神经成像, 分区:2区。

中科院分区决定了SCI期刊在学术界的地位和影响力,对科研人员和学术机构具有重要的参考价值,具体如下:

对SCI期刊的评价:中科院分区通过将SCI期刊按照3年平均影响因子划分为不同的等级,为科研人员和学术机构提供了一个评估SCI期刊学术影响力的重要依据。分区越高,说明该期刊在学科内的学术影响力越大,发表的文章质量越高。

对科研人员的成果评估:科研人员发表的论文所在的中科院分区,可以作为评估其研究成果质量的一个指标。

对科研资源的分配:中科院分区在科研资源分配方面也起到重要作用。科研机构在制定科研政策、分配科研资源时,会参考中科院分区。

对科研人员投稿的指导:中科院分区为科研人员选择投稿期刊提供了参考。科研人员在选择投稿期刊时,会参考中科院分区,以提高论文被接受的可能性,并增加研究成果的影响力。

《Human Brain Mapping》杂志是一本专注于神经成像领域的国际期刊,由Wiley-Liss Inc. 出版,创刊于1993年,出版周期为Monthly。

《人脑映射》发表跨学科且发展迅速的人脑映射领域中同行评审的基础、临床、技术和理论研究。该期刊以非侵入性脑成像模式的研究为特色,这些模式用于探索支持人类行为的神经系统的空间和时间组织。感兴趣的成像模式包括正电子发射断层扫描、事件相关电位、脑电图和脑磁图、磁共振成像和单光子发射断层扫描。鼓励在正常人群和临床人群中进行脑映射研究。

文章格式包括研究文章、评论文章、临床案例研究和技术,以及技术发展、理论文章和综合评论。技术进步,例如新颖的脑成像方法、检测或定位神经活动的分析、多种成像模式的协同使用以及行为范式和神经系统建模的设计策略,尤其令人感兴趣。该期刊支持传播方法学标准并鼓励人类大脑映射领域的数据库开发。

《Human Brain Mapping》杂志学术影响力具体如下:

在学术影响力方面,IF影响因子为3.5,显示出其在神经成像学领域的学术影响力和认可度。

JCR分区:Q1

按JIF指标学科分区,在学科:NEUROIMAGING中为Q1,排名:3 / 15,百分位:83.3%;NEUROSCIENCES中为Q2,排名:109 / 310,百分位:65%;RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING中为Q1,排名:38 / 204,百分位:81.6%;

按JCI指标学科分区,在学科:NEUROIMAGING中为Q1,排名:3 / 15,百分位:83.33%;NEUROSCIENCES中为Q2,排名:81 / 310,百分位:74.03%;RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING中为Q1,排名:37 / 204,百分位:82.11%;

《Human Brain Mapping》杂志的审稿周期预计为:平均审稿速度 一般,3-6周 ,投稿需满足English撰写,期刊注重原创性与学术严谨性,明确拒绝抄袭或一稿多投,Gold OA占比:66.51%,这使得更多的研究人员能够免费获取和引用这些高质量的研究成果。

该杂志其他关键数据:

CiteScore分区(数据版本:2024年最新版):8.3,进一步证明了其学术贡献和影响力。

H指数:171,年发文量:322篇

CiteScore分区(数据版本:2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
8.3 1.626 1.378
学科 分区 排名 百分位
大类:Medicine 小类:Anatomy Q1 4 / 48

92%

大类:Medicine 小类:Radiology, Nuclear Medicine and Imaging Q1 34 / 333

89%

大类:Medicine 小类:Neurology (clinical) Q1 60 / 400

85%

大类:Medicine 小类:Radiological and Ultrasound Technology Q1 10 / 63

84%

大类:Medicine 小类:Neurology Q1 32 / 192

83%

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。

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