《Information Processing & Management》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 10:50:51 631人看過
《Information Processing & Management》雜志收稿范圍涵蓋管理學全領域，此刊是該細分領域中屬于非常不錯的SCI期刊，在行業(yè)細分領域中學術影響力較大，專業(yè)度認可很高，所以對原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高，如果您的文章質量很高，可以嘗試。
平均審稿速度 約12.0個月 約12.2周，影響因子指數(shù)7.4。
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：PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD, THE BOULEVARD, LANGFORD LANE, KIDLINGTON, OXFORD, ENGLAND, OX5 1GB
其他數(shù)據(jù)
| 是否OA開放訪問： | h-index： | 年文章數(shù)： |
| 未開放 | 88 | 303 |
| 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）： |
| 12.75% | 7.4 | 0.07... |
| 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： |
| 98.02% | SCIE、SSCI | 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 | 146 |
| USA | 60 |
| England | 31 |
| South Korea | 28 |
| Spain | 27 |
| India | 26 |
| Italy | 26 |
| Canada | 24 |
| Australia | 21 |
| Iran | 19 |
2023-2024機構發(fā)文量統(tǒng)計：
| 機構 | 數(shù)量 |
| WUHAN UNIVERSITY | 22 |
| CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 15 |
| RYERSON UNIVERSITY | 11 |
| ZHEJIANG UNIVERSITY | 11 |
| NANKAI UNIVERSITY | 9 |
| UNIVERSITY OF GLASGOW | 9 |
| CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... | 8 |
| NANYANG TECHNOLOGICAL UNIVERSITY... | 8 |
| PEKING UNIVERSITY | 8 |
| KYUNG HEE UNIVERSITY | 7 |
近年引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| INFORM PROCESS MANAG | 437 |
| EXPERT SYST APPL | 109 |
| IEEE T KNOWL DATA EN | 62 |
| ACM T INFORM SYST | 51 |
| KNOWL-BASED SYST | 47 |
| J MACH LEARN RES | 46 |
| INFORM SCIENCES | 44 |
| J INF SCI | 40 |
| PLOS ONE | 39 |
| COMPUT LINGUIST | 37 |
近年被引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| INFORM PROCESS MANAG | 437 |
| IEEE ACCESS | 204 |
| EXPERT SYST APPL | 80 |
| SCIENTOMETRICS | 67 |
| J ASSOC INF SCI TECH | 61 |
| SUSTAINABILITY-BASEL | 54 |
| MULTIMED TOOLS APPL | 46 |
| ASLIB J INFORM MANAG | 40 |
| KNOWL-BASED SYST | 40 |
| J INFORMETR | 33 |
近年文章引用統(tǒng)計：
| 文章名稱 | 數(shù)量 |
| A novel recommendation method ba... | 35 |
| Creating value from Social Big D... | 30 |
| Deep learning-based sentiment cl... | 28 |
| Semantic text classification: A ... | 28 |
| Human resources for Big Data pro... | 24 |
| A survey towards an integration ... | 24 |
| News recommender systems - Surve... | 24 |
| Query expansion techniques for i... | 23 |
| A deep network model for paraphr... | 20 |
| Social network data to alleviate... | 19 |
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