Scientific Data杂志是一本Social Sciences-Education应用杂志。是一本享有盛誉的顶级学术杂志,由Springer Nature出版,该期刊创刊于2014年,出版周期为1 issue/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2区,显示出其卓越的学术水平和影响力。
ISSN:2052-4463
出版地区:United Kingdom
出版周期:1 issue/year
E-ISSN:2052-4463
创刊时间:2014
出版语言:English
是否OA:开放
预计审稿时间: 16 Weeks
影响因子:5.8
是否预警:否
研究方向:Social Sciences,Education
年发文量:877
研究类文章占比:99.89%
Gold OA文章占比:99.69%
H-index:35
出版国人文章占比:0.08
出版撤稿文章占比:0.0024...
开源占比:0.9973
文章自引率:0.0408...
《科学数据》是一本同行评审的开放获取期刊,用于描述具有科学价值的数据集,以及促进科学数据共享和重用的研究。我们的目标是促进更广泛的数据共享和重用,并赞扬那些分享数据的人。
《科学数据》主要出版《数据描述符》,这是一种新型出版物,提供研究数据集的详细描述,包括用于收集数据的方法和支持测量质量的技术分析。数据描述符专注于帮助其他人重用数据,而不是测试假设,或提出新的解释、方法或深入分析。
《科学数据》还欢迎描述现有数据的分析或荟萃分析的投稿,以及关于促进数据共享和重用以支持可重复研究的系统、技术和技巧的原创文章。
《科学数据》提供了一个精简但全面的同行评审流程,用于评估用于生成数据的实验的严谨性和质量以及对数据的描述的完整性。实际数据存储在一个或多个公共的、社区认可的存储库中,并且数据的发布经过验证,这是发布的条件。
科学数据向来自广泛自然科学学科的提交开放,包括但不限于来自生命、生物医学和环境科学界的数据。提交的内容可以描述大数据或小数据,来自新实验或现有数据的增值聚合,来自主要联盟和单个实验室。我们也愿意考虑来自社会科学的定量数据集的描述,特别是那些可能用于跨越生命、生物医学、环境和社会科学之间传统学科界限的综合分析的数据集。
值得一提的是,Scientific Data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1 issue/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Q1评级。此外,其CiteScore指数达到11.2,该期刊2023年的影响因子达到5.8,再次验证了其优秀学术水平。
Scientific Data是一本开放获取期刊,但其高质量的学术内容和广泛的影响力使其成为了综合性期刊-MULTIDISCIPLINARY SCIENCES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。
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 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 | 综合性期刊 2区 |
MULTIDISCIPLINARY SCIENCES
综合性期刊
2区
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按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:MULTIDISCIPLINARY SCIENCES | SCIE | Q1 | 16 / 134 |
88.4% |
按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:MULTIDISCIPLINARY SCIENCES | SCIE | Q1 | 17 / 135 |
87.78% |
CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||||||||||||||||||
11.2 | 1.937 | 1.91 |
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若用户需要出版服务,请联系出版商:HEIDELBERGER PLATZ 3, BERLIN, GERMANY, 14197。