發表《Machine Learning-science And Technology》雜志多久能被SCI數據庫收錄？
來源：優發表網整理 2024-09-18 11:13:25 311人看過
通常情況下，《Machine Learning-science And Technology》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。
《Machine Learning-science And Technology》雜志已被SCIE國際知名數據庫收錄，在JCR分區中位于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE學科Q1區COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS學科Q1區MULTIDISCIPLINARY SCIENCES學科Q1區，在CiteScore評價中位于Computer Science學科的Q1區Computer Science學科的Q1區Computer Science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：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 36 / 197 |
82% |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | SCIE | Q1 | 23 / 169 |
86.7% |
| 學科：MULTIDISCIPLINARY SCIENCES | SCIE | Q1 | 15 / 134 |
89.2% |
| 按JCI指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 43 / 198 |
78.54% |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | SCIE | Q1 | 40 / 169 |
76.63% |
| 學科：MULTIDISCIPLINARY SCIENCES | SCIE | Q1 | 21 / 135 |
84.81% |
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 | ||||||||||||||||
| 9.1 | 1.506 | 1.403 |
|
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Quarterly，平均審稿速度預計為： 約Submission to first decision before peer review: 3 days; Submission to first decision after peer review: 49 days; 13 Weeks 。
《機器學習：科學與技術》是一本多學科的開放獲取期刊，它將機器學習在各個科學領域的應用與受物理洞察推動的機器學習方法和理論的進步聯系起來。具體而言，文章必須屬于以下類別之一：
i) 推動機器學習驅動的科學應用發展，
或
ii) 在機器學習方面取得概念、方法或理論進步，應用于科學問題、從科學問題中得到啟發或受其激勵。
科學應用的特定領域包括（但不限于）：
? 物理學和空間科學
? 新型材料和分子的設計和發現
? 材料表征技術
? 材料、化學過程和生物系統的模擬
? 原子和粗粒度模擬
? 量子計算
? 生物學、醫學和生物醫學成像
? 地球科學（包括自然災害預測）和氣候學
? 粒子物理學
? 模擬方法和高性能計算
機器學習方法中的概念或方法論進步包括（但不限于）：
? 可解釋性、因果關系和穩健性
? 新的（受物理啟發的）學習算法
? 神經網絡架構
? 核方法
? 貝葉斯和其他概率方法
? 監督、無監督和生成方法
? 新型計算架構
? 代碼和數據集
? 基準研究
聲明：以上內容來源于互聯網公開資料，如有不準確之處，請聯系我們進行修改。
