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    Scientific Data

    評價信息:

    影響因子:5.8

    年發(fā)文量:877

    科學數(shù)據(jù) SCIE

    Scientific Data

    《科學數(shù)據(jù)》(Scientific Data)是一本以Social Sciences-Education綜合研究為特色的國際期刊。該刊由Springer Nature出版商創(chuàng)刊于2014年,刊期1 issue/year。該刊已被國際重要權威數(shù)據(jù)庫SCIE收錄。期刊聚焦Social Sciences-Education領域的重點研究和前沿進展,及時刊載和報道該領域的研究成果,致力于成為該領域同行進行快速學術交流的信息窗口與平臺。該刊2023年影響因子為5.8。CiteScore指數(shù)值為11.2。

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    期刊簡介預計審稿時間: 16 Weeks

    Scientific Data is a peer-reviewed, open-access journal for descriptions of scientifically valuable datasets, and research that advances the sharing and reuse of scientific data. We aim to promote wider data sharing and reuse, and to credit those that share.

    Scientific Data primarily publishes Data Descriptors, a new type of publication that provides detailed descriptions of research datasets, including the methods used to collect the data and technical analyses supporting the quality of the measurements. Data Descriptors focus on helping others reuse data, rather than testing hypotheses, or presenting new interpretations, methods or in-depth analyses.

    Scientific Data also welcomes submissions describing analyses or meta-analyses of existing data, and original articles on systems, technologies and techniques that advance data sharing and reuse to support reproducible research.

    Scientific Data offers a streamlined but thorough peer-review process that evaluates the rigour and quality of the experiments used to generate the data and the completeness of the description of the data. The actual data are stored in one or more public, community-recognized repositories, and release of the data is verified as a condition of publication.

    Scientific Data is open to submissions from a broad range of natural science disciplines, including, but not limited to, data from the life, biomedical and environmental science communities. Submissions may describe big or small data, from new experiments or value-added aggregations of existing data, from major consortiums and single labs. We are also willing to consider descriptions of quantitative datasets from the social sciences, particularly those that may be of use for integrative analyses that stretch across the traditional discipline boundaries between the life, biomedical, environmental and social sciences.

    《科學數(shù)據(jù)》是一本同行評審的開放獲取期刊,用于描述具有科學價值的數(shù)據(jù)集,以及促進科學數(shù)據(jù)共享和重用的研究。我們的目標是促進更廣泛的數(shù)據(jù)共享和重用,并贊揚那些分享數(shù)據(jù)的人。

    《科學數(shù)據(jù)》主要出版《數(shù)據(jù)描述符》,這是一種新型出版物,提供研究數(shù)據(jù)集的詳細描述,包括用于收集數(shù)據(jù)的方法和支持測量質量的技術分析。數(shù)據(jù)描述符專注于幫助其他人重用數(shù)據(jù),而不是測試假設,或提出新的解釋、方法或深入分析。

    《科學數(shù)據(jù)》還歡迎描述現(xiàn)有數(shù)據(jù)的分析或薈萃分析的投稿,以及關于促進數(shù)據(jù)共享和重用以支持可重復研究的系統(tǒng)、技術和技巧的原創(chuàng)文章。

    《科學數(shù)據(jù)》提供了一個精簡但全面的??同行評審流程,用于評估用于生成數(shù)據(jù)的實驗的嚴謹性和質量以及對數(shù)據(jù)的描述的完整性。實際數(shù)據(jù)存儲在一個或多個公共的、社區(qū)認可的存儲庫中,并且數(shù)據(jù)的發(fā)布經(jīng)過驗證,這是發(fā)布的條件。

    科學數(shù)據(jù)向來自廣泛自然科學學科的提交開放,包括但不限于來自生命、生物醫(yī)學和環(huán)境科學界的數(shù)據(jù)。提交的內容可以描述大數(shù)據(jù)或小數(shù)據(jù),來自新實驗或現(xiàn)有數(shù)據(jù)的增值聚合,來自主要聯(lián)盟和單個實驗室。我們也愿意考慮來自社會科學的定量數(shù)據(jù)集的描述,特別是那些可能用于跨越生命、生物醫(yī)學、環(huán)境和社會科學之間傳統(tǒng)學科界限的綜合分析的數(shù)據(jù)集。

    《Scientific Data》(科學數(shù)據(jù))編輯部通訊方式為HEIDELBERGER PLATZ 3, BERLIN, GERMANY, 14197。如果您需要協(xié)助投稿或潤稿服務,您可以咨詢我們的客服老師。我們專注于期刊投稿服務十年,熟悉發(fā)表政策,可為您提供一對一投稿指導,避免您在投稿時頻繁碰壁,節(jié)省您的寶貴時間,有效提升發(fā)表機率,確保SCI檢索(檢索不了全額退款)。我們視信譽為生命,多方面確保文章安全保密,在任何情況下都不會泄露您的個人信息或稿件內容。

    中科院分區(qū)

    2023年12月升級版

    大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
    綜合性期刊 2區(qū) MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 綜合性期刊 2區(qū)

    2022年12月升級版

    大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
    綜合性期刊 2區(qū) MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 綜合性期刊 2區(qū)

    2021年12月舊的升級版

    大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
    綜合性期刊 2區(qū) MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 綜合性期刊 2區(qū)

    2021年12月基礎版

    大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
    綜合性期刊 2區(qū) MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 綜合性期刊 2區(qū)

    2021年12月升級版

    大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
    綜合性期刊 2區(qū) MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 綜合性期刊 2區(qū)

    2020年12月舊的升級版

    大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
    綜合性期刊 2區(qū) MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 綜合性期刊 2區(qū)
    名詞解釋:

    基礎版:即2019年12月17日,正式發(fā)布的《2019年中國科學院文獻情報中心期刊分區(qū)表》;將JCR中所有期刊分為13個大類,期刊范圍只有SCI期刊。

    升級版:即2020年1月13日,正式發(fā)布的《2019年中國科學院文獻情報中心期刊分區(qū)表升級版(試行)》,升級版采用了改進后的指標方法體系對基礎版的延續(xù)和改進,影響因子不再是分區(qū)的唯一或者決定性因素,也沒有了分區(qū)的IF閾值期刊由基礎版的13個學科擴展至18個,科研評價將更加明確。期刊范圍有SCI期刊、SSCI期刊。從2022年開始,分區(qū)表將只發(fā)布升級版結果,不再有基礎版和升級版之分,基礎版和升級版(試行)將過渡共存三年時間。

    JCR分區(qū)(2023-2024年最新版)

    JCR分區(qū)等級:Q1

    按JIF指標學科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
    學科:MULTIDISCIPLINARY SCIENCES SCIE Q1 16 / 134

    88.4%

    按JCI指標學科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
    學科:MULTIDISCIPLINARY SCIENCES SCIE Q1 17 / 135

    87.78%

    Gold OA文章占比 研究類文章占比 文章自引率
    99.69% 99.89% 0.04...
    開源占比 出版國人文章占比 OA被引用占比
    0.99... 0.08 1

    名詞解釋:JCR分區(qū)在學術期刊評價、科研成果展示、科研方向引導以及學術交流與合作等方面都具有重要的價值。通過對期刊影響因子的精確計算和細致劃分,JCR分區(qū)能夠清晰地反映出不同期刊在同一學科領域內的相對位置,從而幫助科研人員準確識別出高質量的學術期刊。

    CiteScore 指數(shù)(2024年最新版)

    CiteScore SJR SNIP CiteScore 指數(shù)
    11.2 1.937 1.91
    學科類別 分區(qū) 排名 百分位
    大類:Mathematics 小類:Statistics and Probability Q1 6 / 278

    98%

    大類:Mathematics 小類:Statistics, Probability and Uncertainty Q1 4 / 168

    97%

    大類:Mathematics 小類:Education Q1 36 / 1543

    97%

    大類:Mathematics 小類:Library and Information Sciences Q1 10 / 280

    96%

    大類:Mathematics 小類:Computer Science Applications Q1 81 / 817

    90%

    大類:Mathematics 小類:Information Systems Q1 42 / 394

    89%

    名詞解釋:CiteScore是基于Scopus數(shù)據(jù)庫的全新期刊評價體系。CiteScore 2021 的計算方式是期刊最近4年(含計算年度)的被引次數(shù)除以該期刊近四年發(fā)表的文獻數(shù)。CiteScore基于全球最廣泛的摘要和引文數(shù)據(jù)庫Scopus,適用于所有連續(xù)出版物,而不僅僅是期刊。目前CiteScore 收錄了超過 26000 種期刊,比獲得影響因子的期刊多13000種。被各界人士認為是影響因子最有力的競爭對手。

    數(shù)據(jù)趨勢圖

    歷年中科院分區(qū)趨勢圖

    歷年IF值(影響因子)

    歷年引文指標和發(fā)文量

    歷年自引數(shù)據(jù)

    發(fā)文數(shù)據(jù)

    2019-2021年國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計

    國家/地區(qū) 數(shù)量
    USA 473
    England 203
    CHINA MAINLAND 198
    GERMANY (FED REP GER) 168
    Italy 98
    Australia 97
    France 96
    Canada 91
    Switzerland 79
    Netherlands 76

    2019-2021年機構發(fā)文量統(tǒng)計

    機構 數(shù)量
    UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 96
    CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIF... 59
    HELMHOLTZ ASSOCIATION 52
    CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 46
    UNITED STATES DEPARTMENT OF ENERGY (DOE) 46
    STANFORD UNIVERSITY 43
    UNIVERSITY OF LONDON 40
    HARVARD UNIVERSITY 38
    UNIVERSITY OF OXFORD 35
    MAX PLANCK SOCIETY 29

    2019-2021年文章引用數(shù)據(jù)

    文章引用名稱 引用次數(shù)
    Present and future Koppen-Geiger climate... 283
    Data Descriptor: China CO2 emission acco... 118
    Data Descriptor: TerraClimate, a high-re... 104
    The HAM10000 dataset, a large collection... 80
    ImmPort, toward repurposing of open acce... 63
    The reconstruction of 631 draft metageno... 62
    The eICU Collaborative Research Database... 55
    Single-cell RNA sequencing of mouse brai... 55
    A suite of global, cross-scale topograph... 49
    Global distribution data for cattle, buf... 48

    2019-2021年文章被引用數(shù)據(jù)

    被引用期刊名稱 數(shù)量
    SCI DATA 289
    others 169
    SCI REP-UK 120
    REMOTE SENS-BASEL 104
    NAT COMMUN 81
    FRONT MAR SCI 68
    SCI TOTAL ENVIRON 63
    PLOS ONE 54
    ENVIRON RES LETT 46
    NEUROIMAGE 44

    2019-2021年引用數(shù)據(jù)

    引用期刊名稱 數(shù)量
    NUCLEIC ACIDS RES 368
    BIOINFORMATICS 361
    others 360
    SCI DATA 289
    PLOS ONE 282
    NATURE 255
    SCIENCE 210
    P NATL ACAD SCI USA 191
    NEUROIMAGE 170
    SCI REP-UK 131

    相關期刊

    免責聲明

    若用戶需要出版服務,請聯(lián)系出版商:HEIDELBERGER PLATZ 3, BERLIN, GERMANY, 14197。