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Epj Data Science SCI/SCIE/SSCI

Epj Data Science

  • ISSN:2193-1127
  • ESSN:2193-1127
  • 国际标准简称:EPJ DATA SCI
  • 出版地区:GERMANY
  • 出版周期:1 issue/year
  • 研究方向:MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 
  • 出版年份:2012
  • 语言:English
  • 是否OA:开放
  • 学科领域

    计算机科学
  • 中科院分区

    3区
  • JCR分区

    Q1
  • IF影响因子

    2.873
  • 是否预警

期刊简介

Journal Title:Epj Data Science

EPJ Data Science covers a broad range of research areas and applications and particularly encourages contributions from techno-socio-economic systems, where it comprises those research lines that now regard the digital “tracks” of human beings as first-order objects for scientific investigation. Topics include, but are not limited to, human behavior, social interaction (including animal societies), economic and financial systems, management and business networks, socio-technical infrastructure, health and environmental systems, the science of science, as well as general risk and crisis scenario forecasting up to and including policy advice.

中文简介

EPJ 数据科学涵盖广泛的研究领域和应用,特别鼓励技术-社会-经济系统的贡献,其中包括那些现在将人类的数字“轨迹”视为第一级对象的研究路线科学调查。主题包括但不限于人类行为、社会互动(包括动物社会)、经济和金融系统、管理和商业网络、社会技术基础设施、健康和环境系统、科学以及一般风险和危机情景预测,包括政策建议。

期刊点评

Epj Data Science创刊于2012年,由SPRINGER出版商出版,收稿方向涵盖MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 全领域,此刊是中等级别的SCI期刊,所以过审相对来讲不是特别难,但是该刊专业认可度不错,仍然是一本值得选择的SCI期刊 。平均审稿速度13 Weeks,影响因子指数2.873,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: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
计算机科学 3区 MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 数学跨学科应用 SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS 社会科学:数理方法 2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: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
工程技术 3区 MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 数学跨学科应用 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: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
计算机科学 3区 MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 数学跨学科应用 SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS 社会科学:数理方法 2区 3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: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
计算机科学 3区 MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 数学跨学科应用 SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS 社会科学:数理方法 3区 3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。

WOS分区(数据版本:2021-2022最新版)

WOS分区等级 JCR所属学科 分区
Q1 MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS Q1 Q1

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:2021-2022最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
6.10 1.066 1.625
学科 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Computational Mathematics Q1 20 / 172

88%

大类:Mathematics 小类:Modeling and Simulation Q1 46 / 316

85%

大类:Mathematics 小类:Computer Science Applications Q2 200 / 792

74%

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:
开放 21 36
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):
99.34% 3.6 0.99...
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:
98.31% SCI、SCIE、SSCI

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

2019-2021国家/地区发文量统计:

国家/地区 数量
USA 42
Italy 32
England 30
CHINA MAINLAND 14
GERMANY (FED REP GER) 14
France 9
Hungary 9
Spain 8
Austria 7
Switzerland 7

近年引用统计:

期刊名称 数量
P NATL ACAD SCI USA 64
PLOS ONE 54
SCIENCE 48
EPJ DATA SCI 39
SCI REP-UK 35
PHYS REV E 34
NATURE 33
PHYSICA A 24
PHYS REV LETT 18
SCIENTOMETRICS 16

近年被引用统计:

期刊名称 数量
EPJ DATA SCI 39
PHYSICA A 26
PHYS REP 19
PLOS ONE 14
SCI REP-UK 14
NAT COMMUN 13
J MED INTERNET RES 12
SUSTAINABILITY-BASEL 12
IEEE ACCESS 10
ROY SOC OPEN SCI 9

近年文章引用统计:

文章名称 数量
Inferences about spatiotemporal ... 13
Can co-location be used as a pro... 13
Centrality in modular networks 13
Tampering with Twitter's Sample ... 12
Understanding predictability and... 11
Inferring modes of transportatio... 8
Large-scale and high-resolution ... 8
Mining large-scale human mobilit... 7
Success in books: a big data app... 7
Analysis of the Bitcoin blockcha... 7

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