《Statistical Analysis And Data Mining》杂志多久能被SCI数据库收录?

来源:优发表网整理 2024-09-18 11:09:37 421人看过

通常情况下,《Statistical Analysis And Data 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。

《Statistical Analysis And Data Mining》杂志已被SCIE国际知名数据库收录,在JCR分区中位于 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE学科Q3区COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS学科Q3区STATISTICS & PROBABILITY学科Q1区 ,在CiteScore评价中位于Mathematics学科的Q1区Mathematics学科的Q3区Mathematics学科的Q3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:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q3 123 / 197

37.8%

学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q3 101 / 169

40.5%

学科:STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q1 26 / 168

84.8%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q3 105 / 198

47.22%

学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q3 94 / 169

44.67%

学科:STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q2 69 / 168

59.23%

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
3.2 0.625 0.982
学科 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Analysis Q1 41 / 193

79%

大类:Mathematics 小类:Information Systems Q3 211 / 394

46%

大类:Mathematics 小类:Computer Science Applications Q3 451 / 817

44%

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COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCEC - COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS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6 issues/year,平均审稿速度预计为: 。

统计分析和数据挖掘涉及数据分析的广泛领域,包括统计方法、机器学习、数据挖掘和应用。主题包括用于分析大量复杂数据集的统计和计算方法、新颖的统计和/或机器学习方法和理论,以及具有高影响力的最先进的应用。特别令人感兴趣的是描述创新分析技术并讨论其在实际问题中的应用的文章,以便科学、工程和商业领域的专家能够理解并受益。

该期刊的重点是满足以下一个或多个标准的论文:

解决与海量复杂数据集相关的数据分析问题

开发创新的统计方法、机器学习算法或跨学科思想集成方法,例如统计学、计算机科学、电气工程、运筹学。

通过新的统计和/或计算模型制定和解决挑战现有范式的具有重大影响的现实问题

对突出的研究主题进行调查。

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