《Plos Computational Biology》雜志影響錄用的因素有哪些?
來源:優(yōu)發(fā)表網整理 2024-09-18 10:47:38 557人看過
《Plos Computational Biology》雜志是一本專注于生物學領域的高質量期刊,該雜志的錄用率受多種因素影響,想具體了解可聯系雜志社或咨詢在線客服。
《Plos Computational Biology》雜志的錄用率受多種因素影響,具體如下:
年發(fā)文量:《Plos Computational Biology》雜志年發(fā)文量為:637篇。年發(fā)文量較大的期刊,相對而言錄用率會高一些。
質量與創(chuàng)新性:論文的科學性、嚴謹性、數據可靠性以及創(chuàng)新性是關鍵。
期刊分區(qū):《Plos Computational Biology》雜志在中科院的分區(qū)為2區(qū),而在JCR的分區(qū)為Q1。
論文質量:包括研究設計的合理性、數據的可靠性、分析方法的科學性等。
影響力與排名:《Plos Computational Biology》雜志IF影響因子為:3.8。高影響力的期刊通常對論文質量要求更高,錄用率相對較低。
審稿流程:嚴格的多輪審稿流程會篩選掉部分稿件,導致錄用率下降。
投稿數量:在特定時期內,若大量研究者集中向某期刊投稿,會導致稿件堆積,錄用率下降。
SCI期刊的錄用率受多重因素影響,作者應根據自身研究特點選擇合適的期刊,并確保稿件質量以提高錄用機會,投稿前務必仔細閱讀期刊的投稿指南,并與雜志社保持良好溝通。
《Plos Computational Biology》雜志簡介
中文簡稱:Plos 計算生物學
國際標準簡稱:PLOS COMPUT BIOL
出版商:Public Library of Science
出版周期:Monthly
出版年份:2005年
出版地區(qū):United States
ISSN:1553-7358
ESSN:1553-7358
研究方向:Environmental Science - Ecology
PLOS Computational Biology 刊登了具有特殊意義的論文,這些論文通過應用計算方法,進一步加深了我們對各個尺度的生命系統(tǒng)的理解——從分子和細胞到患者群體和生態(tài)系統(tǒng)。讀者包括生命科學家和計算科學家,他們可以將這里提出的重要發(fā)現提升到新的發(fā)現水平。
研究文章必須聲明為屬于相關部分。有關各部分的更多信息,請參閱提交指南。
研究文章應該模擬生物系統(tǒng)的各個方面,展示方法和科學的新穎性,并提供深刻的新生物學見解。
通常,通過計算進行的生物學發(fā)現的可靠性和重要性應該通過實驗研究進行驗證和豐富。發(fā)表時不需要包含實驗驗證,但應盡可能引用。通過計算對一個適度的生物學發(fā)現進行實驗驗證并不能使手稿適合 PLOS Computational Biology。
專門指定為方法論文的研究文章應描述已證明具有特殊重要性的杰出方法,或有望提供新的生物學見解。該方法必須已被廣泛采用,或有望被廣大用戶廣泛采用。只有當這些增強功能帶來卓越的新功能時,才會考慮對現有已發(fā)布方法的增強。
在中科院分區(qū)表中,大類學科為生物學2區(qū), 小類學科為BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS生化研究方法2區(qū)。
中科院分區(qū)(數據版本:2023年12月升級版)
大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
生物學 | 2區(qū) | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學 | 2區(qū) 2區(qū) | 否 | 否 |
名詞解釋:
中科院分區(qū)也叫中科院JCR分區(qū),基礎版分為13個大類學科,然后按照各類期刊影響因子分別將每個類別分為四個區(qū),影響因子5%為1區(qū),6%-20%為2區(qū),21%-50%為3區(qū),其余為4區(qū)。
中科院分區(qū)(數據版本:2022年12月升級版)
大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
生物學 | 2區(qū) | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學 | 2區(qū) 2區(qū) | 是 | 否 |
中科院分區(qū)(數據版本:2021年12月舊的升級版)
大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
生物學 | 2區(qū) | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學 | 2區(qū) 2區(qū) | 否 | 否 |
中科院分區(qū)(數據版本:2021年12月基礎版)
大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
生物 | 2區(qū) | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學 | 2區(qū) 2區(qū) | 否 | 否 |
中科院分區(qū)(數據版本:2021年12月升級版)
大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
生物學 | 2區(qū) | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學 | 2區(qū) 2區(qū) | 否 | 否 |
中科院分區(qū)(數據版本:2020年12月舊的升級版)
大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
計算機科學 | 2區(qū) | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 | 1區(qū) 2區(qū) | 是 | 否 |
聲明:以上內容來源于互聯網公開資料,如有不準確之處,請聯系我們進行修改。