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    發(fā)表《Integrative Biology》雜志多久能被SCI數據庫收錄?

    來源:優(yōu)發(fā)表網整理 2024-09-18 10:47:07 411人看過

    通常情況下,《Integrative Biology》雜志發(fā)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(lián)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(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 Biology》雜志已被SCIE國際知名數據庫收錄,在JCR分區(qū)中位于CELL BIOLOGY學科Q4區(qū),在CiteScore評價中位于Biochemistry, Genetics and Molecular Biology學科的Q2區(qū)Biochemistry, Genetics and Molecular Biology學科的Q3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)(數據版本: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:CELL BIOLOGY SCIE Q4 190 / 205

    7.6%

    按JCI指標學科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
    學科:CELL BIOLOGY SCIE Q4 179 / 205

    12.93%

    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(qū)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(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)(數據版本:2024年最新版)

    CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
    4.9 0.568 0.48
    學科 分區(qū) 排名 百分位
    大類:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類:Biophysics Q2 60 / 152

    60%

    大類:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類:Biochemistry Q3 251 / 438

    42%

    名詞解釋:
    CiteScore:衡量期刊所發(fā)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。

    作為一本專注于生物 - 細胞生物學領域的學術期刊,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Monthly,平均審稿速度預計為: 約1.0個月 。

    Integrative Biology 發(fā)表基于創(chuàng)新實驗和理論方法的原創(chuàng)生物學研究,以解答生物學問題。該期刊是多學科和跨學科的,利用物理科學、工程、計算、成像和數學領域的專業(yè)知識和技術來解決生物系統(tǒng)中的關鍵問題。

    歡迎使用實驗或計算定量技術在分子、細胞、組織和種群水平上表征生物系統(tǒng)的研究。特別令人感興趣的是有助于定量理解維度尺度(納米到微米)中某一級別的組件屬性如何決定更高復雜度級別的系統(tǒng)行為的投稿。

    合成系統(tǒng)的研究也令人感興趣,無論是用于闡明生物功能的基本原理還是作為新應用的基礎。

    聲明:以上內容來源于互聯(lián)網公開資料,如有不準確之處,請聯(lián)系我們進行修改。

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