《Technometrics》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 11:05:43 818人看過
《Technometrics》雜志收稿范圍涵蓋工程技術(shù)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 12周，或約稿 ，影響因子指數(shù)2.3。
該期刊近期沒有被列入國際期刊預警名單，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：AMER STATISTICAL ASSOC, 732 N WASHINGTON ST, ALEXANDRIA, USA, VA, 22314-1943
其他數(shù)據(jù)
| 是否OA開放訪問： | h-index： | 年文章數(shù)： |
| 未開放 | 73 | 47 |
| 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）： |
| 11.76% | 2.3 | 0.05 |
| 研究類文章占比：文章 ÷（文章 + 綜述） | 期刊收錄： | 中科院《國際期刊預警名單（試行）》名單： |
| 100.00% | 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 |
| USA | 140 |
| CHINA MAINLAND | 27 |
| Canada | 13 |
| Belgium | 10 |
| Singapore | 8 |
| England | 7 |
| Australia | 4 |
| Taiwan | 4 |
| Italy | 3 |
| Netherlands | 3 |
2023-2024機構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計：
| 機構(gòu) | 數(shù)量 |
| UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 19 |
| STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORI... | 18 |
| UNIVERSITY SYSTEM OF GEORGIA | 15 |
| VIRGINIA POLYTECHNIC INSTITUTE &... | 14 |
| UNIVERSITY OF MINNESOTA SYSTEM | 10 |
| KU LEUVEN | 9 |
| NATIONAL UNIVERSITY OF SINGAPORE | 8 |
| TEXAS A&M UNIVERSITY SYSTEM | 8 |
| UNIVERSITY OF NORTH CAROLINA | 8 |
| GFK NORTH AMER | 6 |
近年引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| TECHNOMETRICS | 130 |
| J AM STAT ASSOC | 105 |
| ANN STAT | 55 |
| J R STAT SOC B | 53 |
| BIOMETRIKA | 45 |
| STAT SINICA | 38 |
| J COMPUT GRAPH STAT | 35 |
| COMPUT STAT DATA AN | 30 |
| J STAT PLAN INFER | 25 |
| J QUAL TECHNOL | 24 |
近年被引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| QUAL RELIAB ENG INT | 211 |
| IEEE ACCESS | 195 |
| TECHNOMETRICS | 130 |
| J QUAL TECHNOL | 120 |
| J STAT COMPUT SIM | 117 |
| COMMUN STAT-SIMUL C | 94 |
| COMMUN STAT-THEOR M | 94 |
| QUAL ENG | 82 |
| RELIAB ENG SYST SAFE | 77 |
| J APPL STAT | 74 |
近年文章引用統(tǒng)計：
| 文章名稱 | 數(shù)量 |
| Replication or Exploration? Sequ... | 15 |
| Real-Time Monitoring of High-Dim... | 11 |
| ADMM for High-Dimensional Sparse... | 10 |
| Bayesian Model Building From Sma... | 9 |
| Degradation in Common Dynamic En... | 8 |
| Detecting Deviating Data Cells | 8 |
| Resolution Adaptive Fixed Rank K... | 7 |
| Meta-Kriging: Scalable Bayesian ... | 7 |
| Nonparametric Dynamic Curve Moni... | 7 |
| Peaks Over Thresholds Modeling W... | 7 |
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