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Cognition Technology & Work
  • 中科院分区：3区
  • JCR分区：Q2
  • CiteScore ：6.9

Cognition Technology & WorkSCIE SSCI

国际简称：COGN TECHNOL WORK 中文名称：认知技术与工作

Cognition Technology & Work杂志是一本ENGINEERING, INDUSTRIAL应用杂志。是一本国际优秀学术杂志，由Springer London出版，该期刊创刊于1999年，出版周期为4 issues per year，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3区，显示出其优秀的学术水平和影响力。

  • ISSN：1435-5558

  • 出版地区：ENGLAND

  • 出版周期：4 issues per year

  • E-ISSN：1435-5566

  • 创刊时间：1999

  • 出版语言：English

  • 是否OA：未开放

  • 预计审稿时间： 12周，或约稿

  • 影响因子：2.4

  • 是否预警：否

  • 研究方向：ENGINEERING, INDUSTRIAL

  • 年发文量：26

  • 研究类文章占比：88.46%

  • Gold OA文章占比：37.11%

  • H-index：29

  • 出版国人文章占比：0.11

  • 开源占比：0.3951

  • 文章自引率：0.0769...

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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

《认知、技术与工作》关注的是工作环境中人类与技术互动的实际问题，特别是人类认知如何影响工作和工作条件，以及人类认知如何影响工作和工作条件。

其目的是发表通常存在于人、技术和组织边界的研究。包括人们如何使用信息技术，经验和专业知识如何通过工作发展，以及事故和意外如何由个人、技术和组织因素之间的相互作用引起。

因此，目标是从认知系统工程和社会技术系统的角度研究工作中的人。

CTW 最感兴趣的工作环境是现代技术对工作中的人的影响对相关用户以及对环境和植物的影响特别重要的环境。现代社会已经依赖于多种技术系统的安全高效运行，这些系统包括工业生产、交通运输、通信、能源供应、信息和材料、健康和金融。

值得一提的是，Cognition Technology & Work已成功入选 SCIE（科学引文索引扩展板） 、 SSCI（社会科学引文索引） 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4 issues per year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6.9，该期刊2023年的影响因子达到2.4，再次验证了其优秀学术水平。

Cognition Technology & Work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-ENGINEERING, INDUSTRIAL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 3区
ENGINEERING, INDUSTRIAL 工程：工业 ERGONOMICS 人体工程学
4区 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：ENGINEERING, INDUSTRIAL SCIE Q2 34 / 69

51.4%
学科：ERGONOMICS SSCI Q2 11 / 24

56.3%
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科：ENGINEERING, INDUSTRIAL SCIE Q2 33 / 69

52.9%
学科：ERGONOMICS SSCI Q2 12 / 24

52.08%

CiteScore 分区（2024年最新版）

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
6.9 0.629 1.146
学科类别 分区 排名 百分位
大类：Arts and Humanities 小类：Philosophy Q1 12 / 806

98%
大类：Arts and Humanities 小类：Computer Science Applications Q1 198 / 817

75%
大类：Arts and Humanities 小类：Human-Computer Interaction Q2 48 / 145

67%

文章摘录

  • Driver’s physiological responses to negotiating urbanization highways of varying complexity Author: Shiyun Li, Zhiqing Zhang, Lei Zhao, Guiyang Zhang, Xuefeng Jin, Shuying Xiao Journal: Cognition Technology & Work, 2019, Vol., , DOI:10.1007/s10111-019-00550-x
  • The “PNE” driving simulator-based training model founded on the theory of planned behavior Author: Xiaohua Zhao, Wenxiang Xu, Jianming Ma, Yan Gao Journal: Cognition Technology & Work, 2018, Vol., , DOI:10.1007/s10111-018-0517-8
  • Influence of information overload on operator’s user experience of human–machine interface in LED manufacturing systems Author: Lei Wu, Zhijuan Zhu, Huai Cao, Bin Li Journal: Cognition Technology & Work, 2015, Vol.18, 161-173, DOI:10.1007/s10111-015-0352-0
  • Modeling human behavior in manual control Rendezvous and Docking task Author: Shiqi Li, Wei Chen, Yan Fu, Chunhui Wang, Yu Tian, Zhiqiang Tian Journal: Cognition Technology & Work, 2016, Vol.18, 745-760, DOI:10.1007/s10111-016-0388-9
  • Refining operation guidelines with model-checking-aided FRAM to improve manufacturing processes: a case study for aeroengine blade forging Author: Zixia Zheng, Jin Tian, Tingdi Zhao Journal: Cognition Technology & Work, 2016, Vol.18, 777-791, DOI:10.1007/s10111-016-0391-1
  • A deep learning scheme for mental workload classification based on restricted Boltzmann machines Author: Jianhua Zhang, Sunan Li Journal: Cognition Technology & Work, 2017, Vol.19, 607-631, DOI:10.1007/s10111-017-0430-6
  • Cross-subject mental workload classification using kernel spectral regression and transfer learning techniques Author: Jianhua Zhang, Yongcun Wang, Sunan Li Journal: Cognition Technology & Work, 2017, Vol.19, 587-605, DOI:10.1007/s10111-017-0425-3
  • Imbalanced classification of mental workload using a cost-sensitive majority weighted minority oversampling strategy Author: Jianhua Zhang, Xiqing Cui, Jianrong Li, Rubin Wang Journal: Cognition Technology & Work, 2017, Vol.19, 633-653, DOI:10.1007/s10111-017-0447-x

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