《Distributed And Parallel Databases》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 10:56:43 487人看過
《Distributed And Parallel Databases》雜志收稿范圍涵蓋計(jì)算機(jī)科學(xué)全領(lǐng)域,此刊是該細(xì)分領(lǐng)域中屬于非常不錯的SCI期刊,在行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域中學(xué)術(shù)影響力較大,專業(yè)度認(rèn)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)1.5。
該期刊近期沒有被列入國際期刊預(yù)警名單,廣大學(xué)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(tuán)隊(duì)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:SPRINGER, VAN GODEWIJCKSTRAAT 30, DORDRECHT, NETHERLANDS, 3311 GZ
其他數(shù)據(jù)
是否OA開放訪問: | h-index: | 年文章數(shù): |
未開放 | 40 | 16 |
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): |
28.40% | 1.5 | 0.17... |
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: |
100.00% | SCIE | 否 |
歷年IF值(影響因子):
歷年引文指標(biāo)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(jì)
2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì):
國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
CHINA MAINLAND | 34 |
USA | 32 |
GERMANY (FED REP GER) | 13 |
Australia | 8 |
France | 8 |
Greece | 7 |
Algeria | 4 |
Brazil | 4 |
Iran | 3 |
Saudi Arabia | 3 |
2023-2024機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì):
機(jī)構(gòu) | 數(shù)量 |
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 6 |
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 5 |
HELMHOLTZ ASSOCIATION | 4 |
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... | 3 |
EMORY UNIVERSITY | 3 |
OHIO STATE UNIVERSITY | 3 |
STATE UNIVERSITY OF NEW YORK (SU... | 3 |
STATE UNIVERSITY OF NEW YORK (SU... | 3 |
SUZHOU UNIVERSITY | 3 |
UNIVERSITY OF POTSDAM | 3 |
近年引用統(tǒng)計(jì):
期刊名稱 | 數(shù)量 |
PROC VLDB ENDOW | 51 |
IEEE T KNOWL DATA EN | 18 |
ACM T DATABASE SYST | 13 |
VLDB J | 11 |
DISTRIB PARALLEL DAT | 10 |
COMMUN ACM | 8 |
SIGMOD REC | 8 |
DATA KNOWL ENG | 5 |
IEEE T INF FOREN SEC | 5 |
COMPUTER | 4 |
近年被引用統(tǒng)計(jì):
期刊名稱 | 數(shù)量 |
IEEE ACCESS | 19 |
CLUSTER COMPUT | 13 |
DISTRIB PARALLEL DAT | 10 |
CONCURR COMP-PRACT E | 9 |
WIRELESS PERS COMMUN | 9 |
INFORM SYST | 7 |
FUTURE GENER COMP SY | 5 |
INT J COMMUN SYST | 5 |
WORLD WIDE WEB | 5 |
COMPUTING | 4 |
近年文章引用統(tǒng)計(jì):
文章名稱 | 數(shù)量 |
An adaptive multi-objective evol... | 8 |
DataSynapse: A Social Data Curat... | 5 |
A memory-optimal many-to-many se... | 4 |
An effective weighted rule-based... | 4 |
How to exploit high performance ... | 3 |
Multi-join query optimization in... | 3 |
On effective and efficient graph... | 3 |
Scalable and flexible management... | 3 |
MaReIA: a cloud MapReduce based ... | 2 |
A statistically-based ontology m... | 2 |
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