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《Psychonomic Bulletin & Review》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 11:18:20 72人看過

《Psychonomic Bulletin & Review》雜志收稿范圍涵蓋心理學(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 ,影響因子指數(shù)3.2。

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:Psychon. Bull. Rev.

其他數(shù)據(jù)

是否OA開放訪問: h-index: 年文章數(shù):
開放 -- 195
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):
41.01% 3.2 0.37...
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:
72.31% SCIE、SSCI

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

2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計:

國家/地區(qū) 數(shù)量
USA 262
England 72
GERMANY (FED REP GER) 71
Canada 56
Australia 51
Netherlands 48
France 27
CHINA MAINLAND 26
Switzerland 23
Israel 20

2023-2024機構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計:

機構(gòu) 數(shù)量
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 51
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... 21
UNIVERSITY OF LONDON 19
UNIVERSITY OF AMSTERDAM 18
VANDERBILT UNIVERSITY 15
MAX PLANCK SOCIETY 14
UNIVERSITY OF TORONTO 14
UNIVERSITY OF NEW SOUTH WALES SY... 12
UNIVERSITY OF OXFORD 12
WASHINGTON UNIVERSITY (WUSTL) 12

近年引用統(tǒng)計:

期刊名稱 數(shù)量
PSYCHOL REV 340
PSYCHON B REV 316
J EXP PSYCHOL HUMAN 311
J EXP PSYCHOL LEARN 277
COGNITION 242
PSYCHOL SCI 228
MEM COGNITION 168
TRENDS COGN SCI 167
J EXP PSYCHOL GEN 151
FRONT PSYCHOL 148

近年被引用統(tǒng)計:

期刊名稱 數(shù)量
FRONT PSYCHOL 487
ATTEN PERCEPT PSYCHO 327
PSYCHON B REV 316
Q J EXP PSYCHOL 308
J EXP PSYCHOL LEARN 274
COGNITION 242
ACTA PSYCHOL 218
J EXP PSYCHOL HUMAN 202
PSYCHOL RES-PSYCH FO 198
MEM COGNITION 189

近年文章引用統(tǒng)計:

文章名稱 數(shù)量
Bayesian inference for psycholog... 331
The Bayesian New Statistics: Hyp... 102
Pupil dilation as an index of ef... 64
Bayes factor design analysis: Pl... 57
Small is beautiful: In defense o... 54
Selection history: How reward mo... 48
A simple introduction to Markov ... 38
Four reasons to prefer Bayesian ... 33
Bayesian data analysis for newco... 32
Inhibition in aging: What is pre... 32

聲明:以上內(nèi)容來源于互聯(lián)網(wǎng)公開資料,如有不準(zhǔn)確之處,請聯(lián)系我們進(jìn)行修改。

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