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Nuclear Technology
  • 中科院分区：4区
  • JCR分区：Q2
  • CiteScore ：3.4

Nuclear TechnologySCIE

国际简称：NUCL TECHNOL 中文名称：核技术

Nuclear Technology杂志是一本工程技术-核科学技术应用杂志。是一本国际优秀学术杂志，由American Nuclear Society出版，该期刊创刊于1971年，出版周期为Monthly，始终保持着高质量和高水平的学术内容。在中科院分区表2023年12月升级版中，被归类为大类学科分区4区，显示出其优秀的学术水平和影响力。

  • ISSN：0029-5450

  • 出版地区：UNITED STATES

  • 出版周期：Monthly

  • E-ISSN：1943-7471

  • 创刊时间：1971

  • 出版语言：English

  • 是否OA：未开放

  • 预计审稿时间： 偏慢,4-8周

  • 影响因子：1.5

  • 是否预警：否

  • 研究方向：工程技术,核科学技术

  • 年发文量：167

  • 研究类文章占比：97.60%

  • Gold OA文章占比：25.80%

  • H-index：44

  • 出版撤稿文章占比：0.0057...

  • 开源占比：0.2289

  • 文章自引率：0.0666...

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杂志简介 期刊指数 中科院分区表 JCR 分区 CiteScore 分区 文章摘录 相关杂志

杂志简介

《核技术》旨在成为报道核科学技术实际应用新信息的领先国际刊物。我们发表有关核技术基础研究应用各个阶段的技术论文、技术说明、评论、快速通讯、书评和致编辑的信。

值得一提的是，Nuclear Technology已成功入选 SCIE（科学引文索引扩展板） 等国际知名数据库，这进一步彰显了其作为国际优秀期刊的卓越地位和广泛影响力。自创刊以来，该杂志一直保持着Monthly的出版周期，以高质量、高水平的学术内容著称。在JCR（Journal Citation Reports）分区等级中，该期刊荣获Q2评级。此外，其CiteScore指数达到3.4，该期刊2023年的影响因子达到1.5，再次验证了其优秀学术水平。

Nuclear Technology是一本未开放获取期刊，但其高质量的学术内容和广泛的影响力使其成为了工程技术-NUCLEAR SCIENCE & TECHNOLOGY研究领域不可或缺的重要刊物。无论是对于学者、研究人员还是学术界来说，该期刊都是一份不可或缺的重要资源。

期刊指数

中科院SCI分区
CiteScore指数
自引率
发文量
影响因子

中科院SCI分区是中国科学院对SCI期刊进行的一种分类和评级。在学术界，中科院SCI分区被广泛应用于科研业绩奖励、职称评审等方面。许多高校和科研单位会按照中科院SCI分区的标准来加权计算科研成果的影响力。因此，对于科研工作者来说，了解中科院SCI分区的标准和方法，以及具体的分区结果，对于评估自己的科研成果和选择合适的期刊发表论文都非常重要。

CiteScore（或称为引用指数）是由全球著名学术出版商Elsevier于2016年12月基于Scopus数据源推出的期刊评价指标。CiteScore指数能够反映期刊在较长时间内的平均影响力。通过计算期刊过去四年内发表的文章被引用的次数，这使得该指标能够更准确地评估期刊的影响力和学术价值。

自引率的计算公式为：自引率 = （期刊自己发表的文章被自己引用的次数） / （期刊自己发表的文章总数）。其中，期刊自己发表的文章指的是该期刊所发表的所有论文，包括文章、综述、简报、通讯等各类论文。如果自引率过高，可能会影响到该期刊的学术声誉和权威性。

中科院分区表

中科院 SCI 期刊分区 2023年12月升级版

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
否 否 工程技术 4区
NUCLEAR SCIENCE & TECHNOLOGY 核科学技术
4区

JCR 分区（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：NUCLEAR SCIENCE & TECHNOLOGY SCIE Q2 17 / 40

58.8%
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科：NUCLEAR SCIENCE & TECHNOLOGY SCIE Q2 16 / 40

61.25%

CiteScore 分区（2024年最新版）

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
3.4 0.636 1.218
学科类别 分区 排名 百分位
大类：Energy 小类：Nuclear Energy and Engineering Q2 26 / 77

66%
大类：Energy 小类：Nuclear and High Energy Physics Q2 34 / 87

60%
大类：Energy 小类：Condensed Matter Physics Q3 218 / 434

49%

文章摘录

  • Thermal-Hydraulic Core Design of a Thorium-Based Molten Salt Fast Energy Amplifier Author: Huang, Ming Zhi; Zhou, Chong; Yang, Pu; Wan, Wei Shi; Lin, Zuo Kang; Dai, Ye Journal: NUCLEAR TECHNOLOGY. 2023; Vol. 209, Issue 1, pp. 15-36. DOI: 10.1080/00295450.2022.2096390
  • Reliability Evaluation of Complex Nuclear Energy Redundancy Systems with Atypical Time-Distribution Events Author: Wang, Shaoxuan; Lin, Zhixian; Sun, Ming; Yao, Yuantao; Wu, Jie; Ge, Daochuan Journal: NUCLEAR TECHNOLOGY. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1080/00295450.2023.2195357
  • Design and Application of an Airborne Radioactivity Survey System Based on Unmanned Aerial Vehicle Author: Qin, Guoxiu; Yang, Qinghua; Cui, Jiarui; Pan, Honggang; Pan, Liangliang; Li, Fan Journal: NUCLEAR TECHNOLOGY. 2023; Vol. 209, Issue 5, pp. 707-715. DOI: 10.1080/00295450.2022.2151824
  • Application of FSVD Algorithm to Airborne Gamma Detection of Trace Radionuclides in the Process of a High Radon Background Author: Zeng, Chenhao; Lai, Wanchang; Zhou, Jinge; Lin, Hongjian; Feng, Xiaojie; Yu, Yongping; Gu, Runqiu; Sun, Shangqing; Wu, Jinfei Journal: NUCLEAR TECHNOLOGY. 2023; Vol. 209, Issue 4, pp. 549-559. DOI: 10.1080/00295450.2022.2133515
  • Design of an Intelligent Operating Procedures Supervision System of Nuclear Power Plant Author: Xinyu, Dai; Ming, Yang; Jipu, Wang; Wei, Li; Zhihui, Xu Journal: NUCLEAR TECHNOLOGY. 2023; Vol. 209, Issue 5, pp. 730-744. DOI: 10.1080/00295450.2022.2155023
  • Effects of Pipe Inclination on Global Two-Phase Flow Parameters Author: Ryan, Drew; Kong, Ran; Kang, David; Dix, Adam; Kim, Seungjin; Bian, Jiawei Journal: NUCLEAR TECHNOLOGY. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1080/00295450.2022.2160172
  • Treatment of Uranyl Nitrate Solution by Nanofiltration Author: Meng, Xiang; Yuan, Zhongwei; Yan, Taihong; Zheng, Weifang Journal: NUCLEAR TECHNOLOGY. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1080/00295450.2023.2169041
  • Condition Assessment of Nuclear Power Plant Equipment Based on Machine Learning Methods: A Review Author: Xu, Yong; Cai, Yunze; Song, Lin Journal: NUCLEAR TECHNOLOGY. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1080/00295450.2023.2169042

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