《Acm Transactions On Autonomous And Adaptive Systems》雜志目前處于幾區?
來源:優發表網整理 2024-09-18 11:14:16 52人看過
《Acm Transactions On Autonomous And Adaptive Systems》雜志在中科院分區中的情況如下:大類學科:計算機科學, 分區:4區; 小類學科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS計算機:理論方法, 分區:3區。
中科院分區決定了SCI期刊在學術界的地位和影響力,對科研人員和學術機構具有重要的參考價值,具體如下:
對SCI期刊的評價:中科院分區通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級,為科研人員和學術機構提供了一個評估SCI期刊學術影響力的重要依據。分區越高,說明該期刊在學科內的學術影響力越大,發表的文章質量越高。
對科研人員的成果評估:科研人員發表的論文所在的中科院分區,可以作為評估其研究成果質量的一個指標。
對科研資源的分配:中科院分區在科研資源分配方面也起到重要作用。科研機構在制定科研政策、分配科研資源時,會參考中科院分區。
對科研人員投稿的指導:中科院分區為科研人員選擇投稿期刊提供了參考。科研人員在選擇投稿期刊時,會參考中科院分區,以提高論文被接受的可能性,并增加研究成果的影響力。
《Acm Transactions On Autonomous And Adaptive Systems》雜志是一本專注于計算機:理論方法領域的國際期刊,由Association for Computing Machinery (ACM)?出版,出版周期為Quarterly。
《ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems》專注于自主和自適應系統的研究。該期刊為日益增長的跨學科研究社區提供了一個通用的發布和交流平臺,涵蓋了從理論基礎到系統實現的廣泛研究主題。
期刊特別關注自主系統的設計與實現,這些系統能夠在沒有人類干預的情況下運行,并能夠適應不斷變化的環境和條件。這包括但不限于機器人技術、智能代理、傳感器網絡、自動化控制系統、機器學習、人工智能以及多智能體系統等領域的研究。鼓勵研究人員提交關于自主和自適應系統的基礎理論、算法、架構、協議、實驗評估和應用的創新性研究成果。這些研究可能涉及自適應控制、學習算法、優化策略、決策過程、感知與認知模型、人機交互以及系統的安全性和可靠性等。
《Acm Transactions On Autonomous And Adaptive Systems》雜志學術影響力具體如下:
在學術影響力方面,IF影響因子為2.2,顯示出其在計算機:理論方法學領域的學術影響力和認可度。
JCR分區:Q2
按JIF指標學科分區,在學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q3,排名:120 / 197,百分位:39.3%;COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS中為Q3,排名:138 / 249,百分位:44.8%;COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS中為Q2,排名:56 / 143,百分位:61.2%;
按JCI指標學科分區,在學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q3,排名:132 / 198,百分位:33.59%;COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS中為Q3,排名:167 / 251,百分位:33.67%;COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS中為Q3,排名:80 / 143,百分位:44.41%;
《Acm Transactions On Autonomous And Adaptive Systems》雜志的審稿周期預計為:平均審稿速度 12周,或約稿 ,投稿需滿足English撰寫,期刊注重原創性與學術嚴謹性,明確拒絕抄襲或一稿多投,Gold OA占比:4.55%,這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質量的研究成果。
該雜志其他關鍵數據:
CiteScore分區(數據版本:2024年最新版):4.8,進一步證明了其學術貢獻和影響力。
H指數:34,年發文量:14篇
CiteScore分區(數據版本:2024年最新版)
CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 | ||||||||||||||||
4.8 | 0.613 | 0.708 |
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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。
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