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發表《Optimization Methods & Software》雜志多久能被SCI數據庫收錄?

來源:優發表網整理 2024-09-18 10:52:01 235人看過

通常情況下,《Optimization Methods & Software》雜志發表的文章被SCIE數據庫收錄的時間沒有固定標準,若想了解詳細、準確的具體情況,建議直接與雜志社取得聯系或者向在線客服進行咨詢。

多久能被SCI數據庫一般可以歸納出以下情況:

論文發表后到在線時間:SCI論文發表后,一般需要大約3個月的時間才能在期刊官網上線,這是論文初次對外公開的時間點。

在線后到數據庫檢索時間:論文在線后,通常還需要1-3個月的時間才能在Web of Science(WOS)數據庫中檢索到,這個過程被稱為論文的索引或收錄。

整體時間周期:從投稿到論文被SCI數據庫收錄,整個周期大概需要一年左右的時間。具體來說,投稿后可能需要5-6個月收到接收通知,然后經過2-3個月論文會在官網上線,再之后2-3個月論文會被WOS數據庫收錄。

然而,這個時間周期并不是絕對的,它受到多種因素的影響,如:期刊類型、論文質量、數據庫更新等。

《Optimization Methods & Software》雜志已被SCIE國際知名數據庫收錄,在JCR分區中位于COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING學科Q3區MATHEMATICS, APPLIED學科Q2區OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE學科Q3區,在CiteScore評價中位于Mathematics學科的Q1區Mathematics學科的Q1區Mathematics學科的Q2區具有較高的學術影響力,在該領域受到廣泛認可。

WOS分區(數據版本:2023-2024年最新版)

按JIF指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING SCIE Q3 88 / 131

33.2%

學科:MATHEMATICS, APPLIED SCIE Q2 102 / 331

69.3%

學科:OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE SCIE Q3 74 / 106

30.7%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING SCIE Q2 63 / 131

52.29%

學科:MATHEMATICS, APPLIED SCIE Q3 180 / 331

45.77%

學科:OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE SCIE Q2 44 / 106

58.96%

名詞解釋:
WOS即Web of Science,是全球獲取學術信息的重要數據庫,Web of Science包括自然科學、社會科學、藝術與人文領域的信息,來自全世界近9,000種最負盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學術會議多學科內容。給期刊分區時會按照某一個學科領域劃分,根據這一學科所有按照影響因子數值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影響因子值高的就會在高分區中,最后的劃分結果分別是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表質量最高。

CiteScore分區(數據版本:2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
4.5 1.001 1.397
學科 分區 排名 百分位
大類:Mathematics 小類:Applied Mathematics Q1 116 / 635

81%

大類:Mathematics 小類:Control and Optimization Q1 29 / 130

77%

大類:Mathematics 小類:Software Q2 193 / 407

52%

名詞解釋:
CiteScore:衡量期刊所發表文獻的平均受引用次數。
SJR:SCImago 期刊等級衡量經過加權后的期刊受引用次數。引用次數的加權值由施引期刊的學科領域和聲望 (SJR) 決定。
SNIP:每篇文章中來源出版物的標準化影響將實際受引用情況對照期刊所屬學科領域中預期的受引用情況進行衡量。

作為一本專注于工程技術 - 計算機:軟件工程領域的學術期刊,它致力于發表高質量的研究論文和為相關領域的研究人員提供重要的學術資源。

該雜志出版周期是Quarterly,平均審稿速度預計為: 約9.0個月 。

優化方法與軟件

發表關于優化方法理論和實現最新發展的同行評審論文,特別強調軟件開發與算法設計之間的接口。

主題包括:

線性、非線性、離散、隨機優化和最優控制的算法和計算機代碼的理論、實現和性能評估。這尤其包括通過確定性或非確定性算法進行的圓錐、半正定、混合整數、網絡、非光滑、多目標和全局優化。

用于互補、變分不等式和平衡問題的算法和軟件,以及用于解決逆問題、非線性方程組和參數相關算子的數值研究的算法和軟件。

高效和用戶友好實現的各個方面:例如自動微分、大規模并行優化、分布式計算、在線算法、誤差敏感性和有效性分析、問題擴展、停止標準和符號數字接口。

具有明顯應用潛力的理論研究,以及將特別調整的優化方法和軟件成功應用于工程、機器學習、數據挖掘、經濟學、金融、生物學或醫學等領域。這些提交不應僅包括標準優化技術的直接使用。

聲明:以上內容來源于互聯網公開資料,如有不準確之處,請聯系我們進行修改。

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