《Statistics & Probability Letters》雜志目前處于幾區(qū)?
來源:優(yōu)發(fā)表網整理 2024-09-18 10:51:29 856人看過
《Statistics & Probability Letters》雜志在中科院分區(qū)中的情況如下:大類學科:數學, 分區(qū):4區(qū); 小類學科:STATISTICS & PROBABILITY統(tǒng)計學與概率論, 分區(qū):4區(qū)。
中科院分區(qū)決定了SCI期刊在學術界的地位和影響力,對科研人員和學術機構具有重要的參考價值,具體如下:
對SCI期刊的評價:中科院分區(qū)通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級,為科研人員和學術機構提供了一個評估SCI期刊學術影響力的重要依據。分區(qū)越高,說明該期刊在學科內的學術影響力越大,發(fā)表的文章質量越高。
對科研人員的成果評估:科研人員發(fā)表的論文所在的中科院分區(qū),可以作為評估其研究成果質量的一個指標。
對科研資源的分配:中科院分區(qū)在科研資源分配方面也起到重要作用。科研機構在制定科研政策、分配科研資源時,會參考中科院分區(qū)。
對科研人員投稿的指導:中科院分區(qū)為科研人員選擇投稿期刊提供了參考??蒲腥藛T在選擇投稿期刊時,會參考中科院分區(qū),以提高論文被接受的可能性,并增加研究成果的影響力。
《Statistics & Probability Letters》雜志是一本專注于統(tǒng)計學與概率論領域的國際期刊,由Elsevier?出版,創(chuàng)刊于1982年,出版周期為Semimonthly。
《統(tǒng)計與概率快報》采用新穎且極具創(chuàng)新性的方法發(fā)表統(tǒng)計和概率研究成果。其特點是文章簡明扼要、出版速度快,并廣泛涵蓋統(tǒng)計和概率文獻。
《統(tǒng)計與概率快報》是一本經過審查的期刊。文章將限制在 6 頁期刊頁(13 頁雙倍行距打字頁),包括參考文獻和圖表。除了 6 頁的限制外,原創(chuàng)性、質量和清晰度將是選擇在《統(tǒng)計與概率快報》上發(fā)表的材料的標準。我們將盡一切努力在提交稿件后的三個月內提供首次審閱。
文獻的激增和長期的出版延遲使研究人員和從業(yè)者難以跟上其專業(yè)領域之外甚至內部的新發(fā)展?!督y(tǒng)計與概率快報》的目的是幫助緩解這一問題。簡明的通信(信件)使讀者能夠快速輕松地消化大量材料,并及時了解統(tǒng)計和概率各個領域的發(fā)展。
信件的主流將關注新的統(tǒng)計方法、理論結果以及統(tǒng)計和概率在其他科學學科中的創(chuàng)新應用。關鍵結果和中心思想必須以清晰簡潔的方式呈現。這些結果可能是作者稍后將作為完整論文提交給 SPL 或其他期刊的大型研究的一部分。理論和方法可以省略證明或僅概述,但前提是提供足夠的支持材料以便驗證研究結果。具有重要價值的經驗和計算結果將被發(fā)表。
《Statistics & Probability Letters》雜志學術影響力具體如下:
在學術影響力方面,IF影響因子為0.9,顯示出其在統(tǒng)計學與概率論學領域的學術影響力和認可度。
JCR分區(qū):Q3
按JIF指標學科分區(qū),在學科:STATISTICS & PROBABILITY中為Q3,排名:102 / 168,百分位:39.6%;
按JCI指標學科分區(qū),在學科:STATISTICS & PROBABILITY中為Q3,排名:117 / 168,百分位:30.65%;
《Statistics & Probability Letters》雜志的審稿周期預計為:平均審稿速度 約6.0個月 ,投稿需滿足English撰寫,期刊注重原創(chuàng)性與學術嚴謹性,明確拒絕抄襲或一稿多投,Gold OA占比:16.50%,這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質量的研究成果。
該雜志其他關鍵數據:
CiteScore分區(qū)(數據版本:2024年最新版):1.6,進一步證明了其學術貢獻和影響力。
H指數:56,年發(fā)文量:150篇
CiteScore分區(qū)(數據版本:2024年最新版)
CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 | ||||||||||||
1.6 | 0.448 | 0.894 |
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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。
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