《Genetic Programming And Evolvable Machines》雜志好發(fā)表嗎？
來源：優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 10:57:56 242人看過
《Genetic Programming And Evolvable Machines》雜志是一本專注于計算機科學領域的期刊，發(fā)表難度因多種因素而異，以下是具體分析：
關于程序和機器人工進化方法的獨特來源報告...
報告軟件和硬件自動進化方面的創(chuàng)新和重大進展。
包含理論和應用論文。
涵蓋硬件實現(xiàn)、人工生命、分子計算和新興計算技術。
研究相關主題，如具有可變大小基因組的進化算法、程序誘導的替代方法、基于胚胎學、形態(tài)發(fā)生或受自適應自然系統(tǒng)啟發(fā)的其他技術的工程系統(tǒng)開發(fā)方法。
發(fā)表難度
影響因子與分區(qū)：《Genetic Programming And Evolvable Machines》雜志的影響因子為1.7，屬于JCR分區(qū)Q2區(qū)，中科院分區(qū)中大類學科計算機科學為3區(qū)， 小類學科COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS計算機：理論方法為3區(qū)，較高的影響因子和較好的分區(qū)表明其在學術界具有較高的影響力和認可度，因此對稿件的質(zhì)量要求也相對較高，發(fā)表難度較大。
歷年IF值(影響因子)：
WOS分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2023-2024年最新版）
| 按JIF指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q3 | 143 / 197 |
27.7% |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q2 | 64 / 143 |
55.6% |
| 按JCI指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q3 | 126 / 198 |
36.62% |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q3 | 75 / 143 |
47.9% |
名詞解釋：
WOS即Web of Science，是全球獲取學術信息的重要數(shù)據(jù)庫，Web of Science包括自然科學、社會科學、藝術與人文領域的信息，來自全世界近9,000種最負盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學術會議多學科內(nèi)容。給期刊分區(qū)時會按照某一個學科領域劃分，根據(jù)這一學科所有按照影響因子數(shù)值降序排名，然后平均分成4等份，期刊影響因子值高的就會在高分區(qū)中，最后的劃分結(jié)果分別是Q1，Q2，Q3，Q4，Q1代表質(zhì)量最高。
審稿周期預計：平均審稿速度 12周，或約稿 ，審稿周期也體現(xiàn)了編輯部對稿件質(zhì)量的嚴格把關。
發(fā)表建議
提高稿件質(zhì)量：確保研究內(nèi)容具有創(chuàng)新性和學術價值，語言表達清晰準確，符合雜志計算機：理論方法的格式和要求。
提前準備：根據(jù)審稿周期，建議作者提前規(guī)劃好研究和寫作進度，以便有足夠的時間進行修改和補充。同時，可以關注《Genetic Programming And Evolvable Machines》雜志的約稿信息，如果能夠獲得約稿機會，發(fā)表的可能性會更大。
聲明：以上內(nèi)容來源于互聯(lián)網(wǎng)公開資料，如有不準確之處，請聯(lián)系我們進行修改。
