《Biodata Mining》杂志影响录用的因素有哪些？

《Biodata Mining》杂志是一本专注于生物学领域的高质量期刊，该杂志的录用率受多种因素影响，想具体了解可联系杂志社或咨询在线客服。

《Biodata Mining》杂志的录用率受多种因素影响，具体如下：

年发文量：《Biodata Mining》杂志年发文量为：32篇。年发文量较大的期刊，相对而言录用率会高一些。

质量与创新性：论文的科学性、严谨性、数据可靠性以及创新性是关键。

期刊分区：《Biodata Mining》杂志在中科院的分区为3区，而在JCR的分区为Q1。

论文质量：包括研究设计的合理性、数据的可靠性、分析方法的科学性等。

影响力与排名：《Biodata Mining》杂志IF影响因子为：4。高影响力的期刊通常对论文质量要求更高，录用率相对较低。

审稿流程：严格的多轮审稿流程会筛选掉部分稿件，导致录用率下降。

投稿数量：在特定时期内，若大量研究者集中向某期刊投稿，会导致稿件堆积，录用率下降。

SCI期刊的录用率受多重因素影响，作者应根据自身研究特点选择合适的期刊，并确保稿件质量以提高录用机会，投稿前务必仔细阅读期刊的投稿指南，并与杂志社保持良好沟通。

《Biodata Mining》杂志简介

中文简称：生物数据挖掘
国际标准简称：BIODATA MIN
出版商：BioMed Central
出版周期：1 issue/year
出版年份：2008年
出版地区：ENGLAND
ISSN：1756-0381
ESSN：1756-0381
研究方向：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY

BioData Mining 是一本开放获取、开放的同行评审期刊，涵盖了应用于高维生物和生物医学数据的数据挖掘的各个方面的研究，重点研究从大规模遗传、转录组、基因组、蛋白质组和代谢组数据中发现知识的计算方面。

主题领域包括但不限于：

-新型数据挖掘和机器学习算法的开发、评估和应用。

-传统数据挖掘和机器学习算法的调整、评估和应用。

-用于数据挖掘和机器学习算法应用的开源软件。

-设计、开发和集成数据库、软件和 Web 服务，用于存储、管理、检索和分析来自大规模研究的数据。

-数据挖掘和机器学习结果的预处理、后处理、建模和解释，用于生物解释和知识发现。

在中科院分区表中，大类学科为生物学3区， 小类学科为MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY数学与计算生物学2区。

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