《Frontiers In Computational Neuroscience》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 11:06:41 549人看過
《Frontiers In Computational Neuroscience》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 較慢,6-12周 ,影響因子指數(shù)2.1。
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:AVENUE DU TRIBUNAL FEDERAL 34, LAUSANNE, SWITZERLAND, CH-1015
其他數(shù)據(jù)
是否OA開放訪問: | h-index: | 年文章數(shù): |
開放 | 44 | 113 |
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): |
99.05% | 2.1 | 0.99... |
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: |
89.38% | 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
2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計:
國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
USA | 122 |
CHINA MAINLAND | 62 |
GERMANY (FED REP GER) | 39 |
England | 24 |
Japan | 24 |
France | 18 |
Italy | 16 |
Australia | 15 |
Spain | 15 |
Canada | 12 |
2023-2024機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計:
機(jī)構(gòu) | 數(shù)量 |
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 15 |
UNIVERSITY OF SOUTHERN CALIFORNI... | 12 |
UNIVERSITY OF TOKYO | 10 |
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... | 9 |
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 9 |
INSTITUT NATIONAL DE LA SANTE ET... | 8 |
MAX PLANCK SOCIETY | 8 |
NEW YORK UNIVERSITY | 8 |
PEKING UNIVERSITY | 8 |
UNIVERSITY OF LONDON | 8 |
近年引用統(tǒng)計:
期刊名稱 | 數(shù)量 |
J NEUROSCI | 229 |
NATURE | 141 |
NEURON | 130 |
J NEUROPHYSIOL | 117 |
SCIENCE | 103 |
P NATL ACAD SCI USA | 101 |
NEUROIMAGE | 90 |
NAT NEUROSCI | 89 |
PLOS COMPUT BIOL | 77 |
NEURAL COMPUT | 72 |
近年被引用統(tǒng)計:
期刊名稱 | 數(shù)量 |
SCI REP-UK | 104 |
FRONT NEUROSCI-SWITZ | 86 |
PLOS COMPUT BIOL | 64 |
NEUROIMAGE | 56 |
FRONT COMPUT NEUROSC | 54 |
PHYS REV E | 47 |
IEEE ACCESS | 42 |
J NEUROPHYSIOL | 40 |
ELIFE | 36 |
PLOS ONE | 36 |
近年文章引用統(tǒng)計:
文章名稱 | 數(shù)量 |
The Anatomy of Inference: Genera... | 20 |
Prediction and Classification of... | 14 |
Optimizing Clinical Assessments ... | 11 |
Recurrent Deep Neural Networks f... | 10 |
Neural Coding With Bursts-Curren... | 10 |
Automated Detection of High-Freq... | 10 |
A Comprehensive Review of Magnet... | 10 |
Computational Models for Calcium... | 9 |
Automatic Brain Tumor Segmentati... | 9 |
Unsupervised Feature Learning Wi... | 9 |
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