多久能被SCI数据库收录?
来源:优发表网整理 2024-09-18 11:14:29 91人看过
通常情况下,《Data Science And Engineering》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。
《Data Science And Engineering》杂志已被SCIE国际知名数据库收录,在JCR分区中位于 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS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Computer Science学科的Q1区Computer Science学科的Q1区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, INFORMATION SYSTEMS | ESCI | Q1 | 43 / 249 |
82.9% |
学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | ESCI | Q1 | 19 / 143 |
87.1% |
按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | ESCI | Q2 | 72 / 251 |
71.51% |
学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | ESCI | Q1 | 24 / 143 |
83.57% |
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 | ||||||||||||||||||||
10.4 | 1.836 | 3.246 |
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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Engineering - Computational Mechanics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4 issues per year,平均审稿速度预计为: 12 Weeks 。
《数据科学与工程》(DSE)杂志响应了信息技术发展重点从 CPU 密集型计算到数据密集型计算的显著变化,其中数据(尤其是大数据)的有效应用变得至关重要。新兴学科数据科学与工程是一门跨学科领域,整合了计算机科学、统计学、信息科学和其他领域的理论和方法,专注于数据收集和管理、数据集成和关联、从海量数据集中提取信息和知识以及在不同应用领域使用数据的高效技术和系统的基础和工程。DSE 专注于理论背景和先进的工程方法,旨在为研究人员、专业人士和行业从业者提供一个主要论坛,分享他们在这个快速增长领域的知识。
它深入报道了数据科学和数据工程密切相关领域的最新进展。更具体地说,DSE 涵盖四个领域:(i)数据本身,即数据(尤其是大数据)的性质和质量;(ii)从数据(尤其是大数据)中提取信息的原理; (iii) 数据密集型计算背后的理论;(iv) 用于分析和管理大数据的技术和系统。DSE 欢迎探讨上述主题的论文。具体主题包括但不限于:(a) 数据的性质和质量;(b) 数据密集型计算的计算复杂性;(c) 用于解决大数据输入问题的算法的设计和分析的新方法;(d) 从互联网和传感设备或传感器网络收集的数据的收集和集成;(e) 大数据的表示、建模和可视化;(f) 大数据的存储、传输和管理;(g) 数据密集型计算的方法和算法,如大数据挖掘、大数据在线分析处理、基于大数据的机器学习、基于大数据的决策、大数据统计计算、大数据图论计算、大数据线性代数计算以及基于大数据的优化。 (h) 数据密集型计算的硬件系统和软件系统,(i) 数据安全、隐私和信任,以及(j) 大数据的新应用。
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