《European Radiology》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 10:57:24 4583人看過
《European Radiology》雜志收稿范圍涵蓋醫(yī)學(xué)全領(lǐng)域,此刊是該細(xì)分領(lǐng)域中屬于非常不錯(cuò)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 較快,2-4周 ,影響因子指數(shù)4.7。
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(shí)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, 233 SPRING ST, NEW YORK, USA, NY, 10013
其他數(shù)據(jù)
是否OA開放訪問: | h-index: | 年文章數(shù): |
未開放 | 134 | 868 |
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): |
28.52% | 4.7 | 0.24... |
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: |
93.09% | 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 | 593 |
USA | 527 |
GERMANY (FED REP GER) | 426 |
South Korea | 357 |
France | 258 |
Netherlands | 222 |
Italy | 219 |
England | 197 |
Switzerland | 167 |
Japan | 132 |
2023-2024機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì):
機(jī)構(gòu) | 數(shù)量 |
ASSISTANCE PUBLIQUE HOPITAUX PAR... | 119 |
SEOUL NATIONAL UNIVERSITY (SNU) | 118 |
UNIVERSITY OF ULSAN | 99 |
INSTITUT NATIONAL DE LA SANTE ET... | 90 |
SIEMENS AG | 84 |
HARVARD UNIVERSITY | 78 |
SUN YAT SEN UNIVERSITY | 75 |
UNIVERSITY OF LONDON | 74 |
YONSEI UNIVERSITY | 72 |
FREE UNIVERSITY OF BERLIN | 63 |
近年引用統(tǒng)計(jì):
期刊名稱 | 數(shù)量 |
RADIOLOGY | 1893 |
EUR RADIOL | 1454 |
AM J ROENTGENOL | 807 |
J MAGN RESON IMAGING | 548 |
EUR J RADIOL | 483 |
NEW ENGL J MED | 293 |
AM J NEURORADIOL | 292 |
INVEST RADIOL | 289 |
MAGN RESON MED | 282 |
HEPATOLOGY | 239 |
近年被引用統(tǒng)計(jì):
期刊名稱 | 數(shù)量 |
EUR RADIOL | 1454 |
EUR J RADIOL | 518 |
J MAGN RESON IMAGING | 458 |
ABDOM RADIOL | 457 |
AM J ROENTGENOL | 367 |
RADIOLOGY | 355 |
BRIT J RADIOL | 284 |
CLIN RADIOL | 284 |
SCI REP-UK | 284 |
KOREAN J RADIOL | 265 |
近年文章引用統(tǒng)計(jì):
文章名稱 | 數(shù)量 |
Magnetic resonance imaging for c... | 75 |
Post-contrast acute kidney injur... | 62 |
Machine learning-based quantitat... | 49 |
The evolution of image reconstru... | 48 |
Post-contrast acute kidney injur... | 46 |
Clinical indications for musculo... | 35 |
Deep learning reconstruction imp... | 34 |
Application of a deep learning a... | 32 |
Preoperative prediction of senti... | 31 |
Radiomics analysis of multiparam... | 29 |
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