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《Computational Materials Science》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 10:48:35 1045人看過

《Computational Materials Science》雜志收稿范圍涵蓋材料科學(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 約1.8個月 約4.4周,影響因子指數(shù)3.1。

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:ELSEVIER SCIENCE BV, PO BOX 211, AMSTERDAM, NETHERLANDS, 1000 AE

其他數(shù)據(jù)

是否OA開放訪問: h-index: 年文章數(shù):
未開放 97 611
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):
20.28% 3.1 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(yù)警名單(試行)》名單:
99.18% SCIE

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 853
USA 449
GERMANY (FED REP GER) 125
India 95
France 84
Japan 78
Iran 73
England 70
Russia 70
Australia 48

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 110
UNITED STATES DEPARTMENT OF ENER... 87
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... 52
INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY S... 48
TSINGHUA UNIVERSITY 34
UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLO... 34
XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY 33
DALIAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 31
NORTHWESTERN POLYTECHNICAL UNIVE... 30
RUSSIAN ACADEMY OF SCIENCES 30

近年引用統(tǒng)計(jì):

期刊名稱 數(shù)量
PHYS REV B 2695
ACTA MATER 1330
COMP MATER SCI 1062
PHYS REV LETT 997
J CHEM PHYS 725
J APPL PHYS 536
J NUCL MATER 492
J PHYS CHEM C 408
APPL PHYS LETT 406
SCIENCE 372

近年被引用統(tǒng)計(jì):

期刊名稱 數(shù)量
COMP MATER SCI 1062
J PHYS CHEM C 595
MATER RES EXPRESS 536
PHYS REV B 462
PHYS CHEM CHEM PHYS 449
APPL SURF SCI 411
MATERIALS 378
J ALLOY COMPD 374
J APPL PHYS 366
ACTA MATER 299

近年文章引用統(tǒng)計(jì):

文章名稱 數(shù)量
Matminer: An open source toolkit... 69
DAMASK - The Dusseldorf Advanced... 53
Accelerating high-throughput sea... 42
Deep learning approaches for min... 32
Three-dimensional modeling of th... 29
Electronic and magnetic properti... 25
Heat and fluid flow in additive ... 24
Predicting the thermodynamic sta... 23
A data-driven statistical model ... 23
Improving direct physical proper... 21

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