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发表《Biodata Mining》杂志多久能被SCI数据库收录?

来源:优发表网整理 2024-09-18 11:08:02 246人看过

通常情况下,《Biodata Mining》杂志发表的文章被SCIE数据库收录的时间没有固定标准,若想了解详细、准确的具体情况,建议直接与杂志社取得联系或者向在线客服进行咨询。

多久能被SCI数据库一般可以归纳出以下情况:

论文发表后到在线时间:SCI论文发表后,一般需要大约3个月的时间才能在期刊官网上线,这是论文初次对外公开的时间点。

在线后到数据库检索时间:论文在线后,通常还需要1-3个月的时间才能在Web of Science(WOS)数据库中检索到,这个过程被称为论文的索引或收录。

整体时间周期:从投稿到论文被SCI数据库收录,整个周期大概需要一年左右的时间。具体来说,投稿后可能需要5-6个月收到接收通知,然后经过2-3个月论文会在官网上线,再之后2-3个月论文会被WOS数据库收录。

然而,这个时间周期并不是绝对的,它受到多种因素的影响,如:期刊类型、论文质量、数据库更新等。

《Biodata Mining》杂志已被SCIE国际知名数据库收录,在JCR分区中位于MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY学科Q1区,在CiteScore评价中位于Mathematics学科的Q1区Mathematics学科的Q1区Mathematics学科的Q1区Mathematics学科的Q1区Mathematics学科的Q1区Mathematics学科的Q2区具有较高的学术影响力,在该领域受到广泛认可。

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:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q1 8 / 65

88.5%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q1 10 / 65

85.38%

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
7.9 0.958 1.413
学科 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Computational Mathematics Q1 11 / 189

94%

大类:Mathematics 小类:Computational Theory and Mathematics Q1 17 / 176

90%

大类:Mathematics 小类:Computer Science Applications Q1 166 / 817

79%

大类:Mathematics 小类:Genetics Q1 76 / 347

78%

大类:Mathematics 小类:Biochemistry Q1 104 / 438

76%

大类:Mathematics 小类:Molecular Biology Q2 130 / 410

68%

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。

作为一本专注于MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY领域的学术期刊,它致力于发表高质量的研究论文和为相关领域的研究人员提供重要的学术资源。

该杂志出版周期是1 issue/year,平均审稿速度预计为: 23 Weeks 。

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。

声明:以上内容来源于互联网公开资料,如有不准确之处,请联系我们进行修改。

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