發表《Journal Of Data And Information Science》雜志多久能被SCI數據庫收錄?
來源:優發表網整理 2024-09-18 11:19:58 153人看過
通常情況下,《Journal Of Data And Information Science》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。
《Journal Of Data And Information Science》雜志已被SCIE國際知名數據庫收錄,在JCR分區中位于INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE學科Q2區,在CiteScore評價中位于Social Sciences學科的Q2區Social Sciences學科的Q2區Social Sciences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:INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE | ESCI | Q2 | 70 / 160 |
56.6% |
按JCI指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
學科:INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE | ESCI | Q2 | 76 / 161 |
53.11% |
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 | ||||||||||||||||
3.5 | 0.414 | 0.705 |
|
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INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE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4 issues/year,平均審稿速度預計為: 約about 28 days from submission to first decision. 15 Weeks 。
數據與信息科學雜志致力于研究和應用大數據理論、方法、技術、服務、基礎設施,為決策和政策制定提供知識發現支持?;局攸c是基于大數據、以分析為中心、以知識發現為驅動、以決策為支撐。特別致力于知識發現,以檢測和預測研究、創新、商業、政治、安全、媒體和通信以及社會發展中的結構、趨勢、行為、關系、演變和中斷,其中大數據可能包括元數據或完整內容數據、文本或非文本數據、結構化或非結構化數據、領域特定或跨領域數據以及動態或交互式數據。
主要感興趣的領域是:
(1)基于大數據的數據挖掘、知識發現和信息學的新理論、方法和技術,包括但不限于科學計量學、通信分析、社交網絡分析、技術和行業分析、競爭情報、知識圖譜、基于證據的政策分析和預測分析。
(2)開發或改進能夠支持知識組織和復雜分析的知識基礎設施的新方法、架構和設施,包括但不限于本體構建、知識組織、語義鏈接數據、知識集成和融合、語義檢索、領域特定知識基礎設施和語義科學。
(3) 將知識分析和知識發現嵌入實際運營、服務或管理過程的新機制、方法和工具,包括但不限于知識輔助的科學發現、數據挖掘驅動的學習、通信和管理中的智能工作流。
具體主題領域可能包括:
知識組織
知識發現和數據挖掘
知識集成與融合
語義網度量
科學計量學
分析和診斷信息計量學
競爭情報
預測分析
社交網絡分析和度量
語義和交互式分析檢索
基于證據的政策分析
智能知識生產
知識驅動的工作流管理和決策
知識驅動的協作及其管理
具有知識融合和分析的領域知識基礎設施
數據和信息服務的開發
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