《Current Drug Metabolism》雜志的收稿范圍和要求是什么？
來源：優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 10:56:18 665人看過
《Current Drug Metabolism》雜志收稿范圍涵蓋醫(yī)學全領(lǐng)域，此刊是該細分領(lǐng)域中屬于非常不錯的SCI期刊，在行業(yè)細分領(lǐng)域中學術(shù)影響力較大，專業(yè)度認可很高，所以對原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高，如果您的文章質(zhì)量很高，可以嘗試。
平均審稿速度 偏慢,4-8周 ，影響因子指數(shù)2.1。
該期刊近期沒有被列入國際期刊預(yù)警名單，廣大學者值得一試。
具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服，在線客服團隊會及時為您答疑解惑，提供針對性的建議和解決方案。
出版商聯(lián)系方式：BENTHAM SCIENCE PUBL LTD, EXECUTIVE STE Y26, PO BOX 7917, SAIF ZONE, SHARJAH, U ARAB EMIRATES, 1200 BR
其他數(shù)據(jù)
| 是否OA開放訪問： | h-index： | 年文章數(shù)： |
| 未開放 | 97 | 71 |
| Gold OA文章占比： | 2021-2022最新影響因子（數(shù)據(jù)來源于搜索引擎）: | 開源占比（OA被引用占比）： |
| 0.78% | 2.1 | 0 |
| 研究類文章占比：文章 ÷（文章 + 綜述） | 期刊收錄： | 中科院《國際期刊預(yù)警名單（試行）》名單： |
| 52.11% | SCIE | 否 |
歷年IF值(影響因子)：
歷年引文指標和發(fā)文量：
歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù)：
歷年自引數(shù)據(jù)：
發(fā)文統(tǒng)計
2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計：
| 國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
| CHINA MAINLAND | 134 |
| India | 84 |
| USA | 50 |
| Saudi Arabia | 44 |
| Australia | 31 |
| Italy | 19 |
| England | 13 |
| Iran | 13 |
| Pakistan | 13 |
| South Korea | 11 |
2023-2024機構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計：
| 機構(gòu) | 數(shù)量 |
| KING ABDULAZIZ UNIVERSITY | 29 |
| NOVEL GLOBAL COMMUNITY EDUC FDN | 25 |
| ENZYMOICS | 20 |
| PEKING UNIVERSITY | 9 |
| LANZHOU UNIVERSITY | 8 |
| NANJING MEDICAL UNIVERSITY | 8 |
| TEHRAN UNIVERSITY OF MEDICAL SCI... | 7 |
| UNIVERSITY HA'IL | 7 |
| UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE... | 7 |
| UNIVERSITY OF JORDAN | 7 |
近年引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| CLIN PHARMACOL THER | 166 |
| DRUG METAB DISPOS | 152 |
| PLOS ONE | 131 |
| J BIOL CHEM | 116 |
| SCI REP-UK | 100 |
| BIOMATERIALS | 95 |
| P NATL ACAD SCI USA | 95 |
| CURR DRUG METAB | 91 |
| INT J NANOMED | 83 |
| BIOINFORMATICS | 75 |
近年被引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| CURR DRUG METAB | 91 |
| INT J MOL SCI | 81 |
| SCI REP-UK | 66 |
| MOLECULES | 57 |
| XENOBIOTICA | 52 |
| DRUG METAB DISPOS | 39 |
| NUTRIENTS | 35 |
| FRONT PHARMACOL | 29 |
| CURR TOP MED CHEM | 28 |
| ARCH TOXICOL | 27 |
近年文章引用統(tǒng)計：
| 文章名稱 | 數(shù)量 |
| Recent Advances in Machine Learn... | 46 |
| Machine Learning in Quantitative... | 22 |
| Replacing GHB with GBL in Recrea... | 21 |
| Medicinal and Therapeutic Potent... | 20 |
| Survey of Machine Learning Techn... | 19 |
| The Impact of Carboxylesterases ... | 19 |
| Long Circulating Polymeric Nanop... | 18 |
| Essential Oils: Extraction Techn... | 17 |
| Models of Drug Induced Liver Inj... | 14 |
| Magnetic Nanoparticles: Current ... | 13 |
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