發表《Integrative Organismal Biology》雜志多久能被SCI數據庫收錄?
來源:優發表網整理 2024-09-18 11:13:17 57人看過
通常情況下,《Integrative Organismal Biology》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。
《Integrative Organismal Biology》雜志已被SCIE國際知名數據庫收錄,在JCR分區中位于BIOLOGY學科Q2區EVOLUTIONARY BIOLOGY學科Q3區ZOOLOGY學科Q1區,在CiteScore評價中位于Agricultural and Biological Sciences學科的Q1區Agricultural and Biological Sciences學科的Q2區Agricultural and Biological 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:BIOLOGY | SCIE | Q2 | 42 / 109 |
61.9% |
學科:EVOLUTIONARY BIOLOGY | SCIE | Q3 | 30 / 54 |
45.4% |
學科:ZOOLOGY | SCIE | Q1 | 20 / 180 |
89.2% |
按JCI指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
學科:BIOLOGY | SCIE | Q2 | 33 / 109 |
70.18% |
學科:EVOLUTIONARY BIOLOGY | SCIE | Q3 | 31 / 54 |
43.52% |
學科:ZOOLOGY | SCIE | Q2 | 56 / 180 |
69.17% |
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 | ||||||||||||||||
3.7 | 0.75 | 0.76 |
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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。
作為一本專注于Multiple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1 issue/year,平均審稿速度預計為: 20 Weeks 。
《整合有機生物學》的創刊背景可以追溯到對生物學系統性和整體性研究的不斷深化。自20世紀70年代以來,隨著一般系統論的興起,特別是貝塔朗菲提出的“有機生物學”概念,生物學研究開始逐漸從單一學科向多學科交叉融合的方向發展。系統生物學作為這一趨勢的重要產物,強調從整體上理解生物體的結構、功能及其與環境的關系,而整合有機生物學則進一步細化了這一研究領域,專注于有機體層面的綜合分析和整合研究。
該期刊涵蓋了生物學研究的多個方面,包括但不限于生物進化、生態適應、生理代謝、遺傳調控等,旨在通過跨學科的方法,揭示生物體內部各組分之間的相互作用以及生物體與環境之間的復雜關系。同時,《整合有機生物學》還注重引入新的技術和方法,如數學模型、計算機模擬、高通量測序等,以推動生物學研究的深入和創新。
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