發表《Ieee Sensors Journal》雜志多久能被SCI數據庫收錄？
來源：優發表網整理 2024-09-18 10:50:42 2920人看過
通常情況下，《Ieee Sensors Journal》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。
《Ieee Sensors Journal》雜志已被SCIE國際知名數據庫收錄，在JCR分區中位于ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC學科Q1區INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION學科Q1區PHYSICS, APPLIED學科Q2區，在CiteScore評價中位于Physics and Astronomy學科的Q1區Physics and Astronomy學科的Q1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：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | SCIE | Q1 | 83 / 352 |
76.6% |
| 學科：INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION | SCIE | Q1 | 15 / 76 |
80.9% |
| 學科：PHYSICS, APPLIED | SCIE | Q2 | 48 / 179 |
73.5% |
| 按JCI指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | SCIE | Q2 | 99 / 354 |
72.18% |
| 學科：INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION | SCIE | Q1 | 15 / 76 |
80.92% |
| 學科：PHYSICS, APPLIED | SCIE | Q1 | 39 / 179 |
78.49% |
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 | ||||||||||||
| 7.7 | 1.084 | 1.424 |
|
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：電子與電氣 - 工程技術領域的學術期刊，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semi-monthly，平均審稿速度預計為： 約6.3個月 。
IEEE 傳感器期刊感興趣的領域是用于感測和轉換物理、化學和生物現象的設備的理論、設計、制造、生產和應用，重點是傳感器和集成傳感器-執行器的電子和物理方面。 IEEE 傳感器雜志涉及以下內容：
-傳感器現象學、建模和評估
-傳感器材料、加工和制造
-化學和氣體傳感器
-微流體和生物傳感器
-光學傳感器
-物理傳感器：溫度、機械、磁性和其他
-聲學和超聲波傳感器
-傳感器封裝
-傳感器網絡
-傳感器應用
-傳感器系統：信號、處理和接口
-執行器和傳感器電源系統
-高精度和穩定性（放大、濾波、線性化、調制/解調）和惡劣條件下（EMC、輻射、濕度、溫度）；能量消耗/收集
-傳感器數據處理（利用傳感器數據進行軟計算，例如模式識別、機器學習、進化計算；傳感器數據融合、波處理，例如電磁和聲波；以及非波處理，例如化學、重力、粒子、熱、輻射和非輻射傳感器數據，基于傳感器數據的檢測、估計和分類）
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