发表《Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery》杂志多久能被SCI数据库收录?

来源:优发表网整理 2024-09-18 11:07:58 628人看过

通常情况下,《Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery》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。

《Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery》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Q1区COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS学科Q1区,在CiteScore评价中位于Computer Science学科的Q1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 Q1 34 / 197

83%

学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 12 / 143

92%

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 Q2 77 / 198

61.36%

学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q2 50 / 143

65.38%

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
22.7 2.147 3.411
学科 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:General Computer Science Q1 5 / 232

98%

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 INTELLIGENCE - COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS领域的学术期刊,它致力于发表高质量的研究论文和综述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: 12周,或约稿 。

WIREs DMKD 的目标是:(a) 通过一系列由顶尖研究人员撰写的评论文章介绍数据挖掘和知识发现的最新进展;(b) 通过收录从数据挖掘和知识发现的不同角度探讨关键主题的文章来捕捉该领域至关重要的跨学科特色,包括技术、商业、医疗保健、教育、政府、社会和文化等各种应用领域;(c) 通过系统的内容更新计划来捕捉数据挖掘和知识发现的快速发展;(d) 通过以广泛受众易于理解的方式介绍该领域的成就和挑战,鼓励人们积极参与该领域。WIREs DMKD 的内容将对高年级本科生和研究生、学术课程的教学和研究教授以及行业中的科学家和研究经理有用。

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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