《Mathematical Programming Computation》杂志目前处于几区?

来源:优发表网整理 2024-09-18 11:15:25 72人看过

《Mathematical Programming Computation》杂志在中科院分区中的情况如下:大类学科:数学, 分区:1区; 小类学科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING计算机:软件工程, 分区:1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。

《Mathematical Programming Computation》杂志是一本专注于计算机:软件工程领域的国际期刊,由Springer Nature 出版,出版周期为4 issues per year。

《数学规划计算》(MPC) 是一个专注于数学优化及其相关领域计算技术前沿的学术期刊。它鼓励作者在提交研究论文时,提供相关的软件源代码和数据集,以增强研究的透明度和可复现性。虽然期刊鼓励使用开源软件,但并不强制要求,以适应不同研究者的需求和偏好。

MPC的审稿过程特别强调计算结果的验证,确保所报告的研究成果具有可靠性和有效性。这一做法不仅有助于提升学术研究的质量,也促进了学术交流和知识传播。期刊的这一政策鼓励作者进行严格的实验设计和结果分析,从而提高研究的科学性和实用性。此外,MPC还致力于促进数学优化领域的国际合作与交流,通过发表高质量的研究成果,为全球学者和实践者提供宝贵的参考和启发。期刊的这一定位有助于推动数学优化及相关领域的理论和实践发展,为解决复杂的实际问题提供新的视角和方法。

《Mathematical Programming Computation》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4.3,显示出其在计算机:软件工程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:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING中为Q1,排名:17 / 131,百分位:87.4%;MATHEMATICS, APPLIED中为Q1,排名:5 / 331,百分位:98.6%;OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE中为Q1,排名:25 / 106,百分位:76.9%;

按JCI指标学科分区,在学科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING中为Q1,排名:11 / 131,百分位:91.98%;MATHEMATICS, APPLIED中为Q1,排名:21 / 331,百分位:93.81%;OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE中为Q1,排名:7 / 106,百分位:93.87%;

《Mathematical Programming Computation》杂志的审稿周期预计为:平均审稿速度 ,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:50.00%,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):10.8,进一步证明了其学术贡献和影响力。

年发文量:19篇

CiteScore分区(数据版本:2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
10.8 2.501 3.943
学科 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Theoretical Computer Science Q1 10 / 130

92%

大类:Mathematics 小类:Software Q1 47 / 407

88%

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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