發(fā)表《Iet Biometrics》雜志多久能被SCI數(shù)據(jù)庫收錄？
來源：優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 11:08:48 220人看過
通常情況下，《Iet Biometrics》雜志發(fā)表的文章被SCIE數(shù)據(jù)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(lián)系或者向在線客服進行咨詢。
多久能被SCI數(shù)據(jù)庫一般可以歸納出以下情況：
論文發(fā)表后到在線時間：SCI論文發(fā)表后，一般需要大約3個月的時間才能在期刊官網(wǎng)上線，這是論文初次對外公開的時間點。
在線后到數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(jīng)過2-3個月論文會在官網(wǎng)上線，再之后2-3個月論文會被WOS數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫更新等。
《Iet Biometrics》雜志已被SCIE國際知名數(shù)據(jù)庫收錄，在JCR分區(qū)中位于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE學科Q3區(qū)，在CiteScore評價中位于Computer Science學科的Q2區(qū)Computer Science學科的Q2區(qū)Computer Science學科的Q2區(qū)具有較高的學術影響力，在該領域受到廣泛認可。
WOS分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2023-2024年最新版）
| 按JIF指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q3 | 136 / 197 |
31.2% |
| 按JCI指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q4 | 152 / 198 |
23.48% |
名詞解釋：
WOS即Web of Science，是全球獲取學術信息的重要數(shù)據(jù)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(qū)時會按照某一個學科領域劃分，根據(jù)這一學科所有按照影響因子數(shù)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(qū)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(qū)（數(shù)據(jù)版本：2024年最新版）
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 | ||||||||||||||||
| 5.9 | 0.583 | 0.957 |
|
名詞解釋：
CiteScore：衡量期刊所發(fā)表文獻的平均受引用次數(shù)。
SJR:SCImago 期刊等級衡量經(jīng)過加權后的期刊受引用次數(shù)。引用次數(shù)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COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領域的學術期刊，它致力于發(fā)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Bi-monthly，平均審稿速度預計為： 33 Weeks 。
生物特征識別領域（基于個人的行為和生物特征自動識別個人）現(xiàn)已達到成熟水平，可行的實際應用不僅可能而且越來越可用。生物特征識別領域的特點是其跨學科性，因為雖然主要關注強大的技術基礎，但有效的系統(tǒng)設計和實施通常需要廣泛的技能，例如人為因素、數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)庫技術、心理和生理意識等。此外，技術重點本身包含多樣性，因為有效的生物特征識別系統(tǒng)的工程需要整合圖像分析、模式識別、傳感器技術、數(shù)據(jù)庫工程、安全設計和許多其他理解。
該期刊的范圍故意相對較廣。雖然重點關注核心技術問題，但人們認識到這些問題可能本質上是多樣化的，在許多情況下可能跨越傳統(tǒng)的學科界限。因此，該期刊的范圍將包括任何可以證明論文可以增加我們對生物識別系統(tǒng)的理解、預示生物識別未來發(fā)展和應用或促進相關技術更廣泛實際應用的主題：
開發(fā)和增強單個生物識別模式，包括既定和傳統(tǒng)模式（例如面部、指紋、虹膜、簽名和手寫識別）以及較新或新興的模式（步態(tài)、耳朵形狀、神經(jīng)模式等）
多生物識別、理論和實踐問題、實用系統(tǒng)的實施、多分類器和多模式方法
用于識別、驗證和特征預測的軟生物識別和信息融合
生物識別系統(tǒng)的人為因素和人機界面問題、異常處理策略
模板構建和模板管理、老化因素及其對生物識別系統(tǒng)的影響
可用性和面向用戶的設計、心理和生理原理和系統(tǒng)集成
用于生物特征識別處理的傳感器和傳感器技術
支持生物特征識別系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術
生物特征識別系統(tǒng)的實施、安全工程影響、智能卡及相關實施技術、實施平臺、系統(tǒng)設計和性能評估
信任和隱私問題、生物特征識別系統(tǒng)的安全性和支持技術解決方案、生物特征識別模板保護
生物特征識別密碼系統(tǒng)、安全性和與生物特征識別相關的加密
與法醫(yī)處理的聯(lián)系和跨學科共性
核心基礎技術（例如生物識別技術（例如，圖像分析、模式識別、計算機視覺、信號處理等）與生物識別處理的具體相關性可得到證明。
應用和應用主導的考慮
關于生物識別系統(tǒng)開發(fā)的技術或工業(yè)背景的立場文件
采用和推廣生物識別標準，提高技術接受度、部署和互操作性，避免跨文化和跨部門限制
相關的倫理和社會問題
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