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Research Synthesis Methods

  • ISSN:1759-2879
  • ESSN:1759-2887
  • 国际标准简称:RES SYNTH METHODS
  • 出版地区:ENGLAND
  • 出版周期:4 issues/year
  • 研究方向:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGYMULTID - MULTIDISCIPLINARY SCIENCES
  • 出版年份:2010
  • 语言:English
  • 是否OA:未开放
  • 学科领域

    生物学
  • 中科院分区

    2区
  • JCR分区

    Q1
  • IF影响因子

    5
  • 是否预警

期刊简介

Journal Title:Research Synthesis Methods

Research Synthesis Methods is a multidisciplinary peer reviewed journal devoted to the development and dissemination of methods for designing, conducting, analyzing, interpreting, reporting, and applying systematic research synthesis. It aims to facilitate the creation and exchange of knowledge about research synthesis methods that is of general interest or utility for the many fields and disciplines in which research synthesis is undertaken or used. Research synthesis is common in the health and social sciences and many of the methods explored in this journal will apply directly to these disciplines and to their practitioners. The journals aim is to cross-fertilize these fields as well as others so as to enrich the methods of research synthesis in all scientific disciplines.

中文简介

《研究综合方法》是一本多学科同行评审期刊,致力于开发和传播设计、实施、分析、解释、报告和应用系统研究综合的方法。它旨在促进有关研究综合方法的知识的创造和交流,这些知识对于进行或使用研究综合的许多领域和学科具有普遍意义或实用性。研究综合在健康和社会科学中很常见,本期刊探讨的许多方法将直接适用于这些学科及其从业者。该期刊的目的是使这些领域以及其他领域相互融合,以丰富所有科学学科的研究综合方法。

期刊点评

Research Synthesis Methods创刊于2010年,由Wiley-Blackwell出版商出版,收稿方向涵盖MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGYMULTID - MULTIDISCIPLINARY SCIENCES全领域,此刊是该细分领域中属于非常不错的SCI期刊,在行业细分领域中学术影响力较大,专业度认可很高,所以对原创文章要求创新性较高,如果您的文章质量很高,可以尝试。平均审稿速度 ,影响因子指数5,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
生物学 2区 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 综合性期刊 1区 2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
生物学 2区 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 1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
综合性期刊 2区 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 综合性期刊 1区 2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
综合性期刊 2区 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 综合性期刊 1区 2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
综合性期刊 2区 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 综合性期刊 1区 2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
综合性期刊 2区 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 综合性期刊 1区 2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:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q1 6 / 65

91.5%

学科:MULTIDISCIPLINARY SCIENCES SCIE Q1 18 / 134

86.9%

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 2 / 65

97.69%

学科:MULTIDISCIPLINARY SCIENCES SCIE Q1 16 / 135

88.52%

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
16.9 3.52 3.885
学科 分区 排名 百分位
大类:Social Sciences 小类:Education Q1 10 / 1543

99%

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 21 68
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):
51.67% 5 0.42...
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:
82.35% 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
England 82
USA 47
GERMANY (FED REP GER) 34
Canada 22
Netherlands 22
Switzerland 15
Australia 8
France 8
Greece 6
South Africa 6

2023-2024机构发文量统计:

机构 数量
UNIVERSITY OF LONDON 24
UNIVERSITY OF BRISTOL 22
UNIVERSITY OF EXETER 13
UNIVERSITY OF BERN 11
UNIVERSITY OF SHEFFIELD 10
UNIVERSITY OF OXFORD 9
UTRECHT UNIVERSITY 9
KEELE UNIVERSITY 8
STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORI... 7
UNIVERSITY OF FREIBURG 7

近年引用统计:

期刊名称 数量
STAT MED 210
RES SYNTH METHODS 132
J CLIN EPIDEMIOL 72
BMJ-BRIT MED J 63
BMC MED RES METHODOL 52
COCHRANE DB SYST REV 45
PSYCHOL BULL 37
PLOS ONE 24
SYST REV-LONDON 23
BIOMETRICS 22

近年被引用统计:

期刊名称 数量
RES SYNTH METHODS 132
BMJ OPEN 105
STAT MED 68
SYST REV-LONDON 65
COCHRANE DB SYST REV 62
MEDICINE 58
J CLIN EPIDEMIOL 47
PLOS ONE 37
BMC MED RES METHODOL 27
BMJ-BRIT MED J 23

近年文章引用统计:

文章名称 数量
A comparison of heterogeneity va... 46
Machine learning for identifying... 27
Seriously misleading results usi... 25
Detecting small-study effects an... 24
Methods to calculate uncertainty... 20
Towards a taxonomy of logic mode... 15
Testing for funnel plot asymmetr... 15
Methods for evidence synthesis i... 14
A comparison of one-stage vs two... 12
Prioritising references for syst... 11

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