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中科院分區(qū)決定了SCI期刊在學術(shù)界的地位和影響力，對科研人員和學術(shù)機構(gòu)具有重要的參考價值，具體如下：

對SCI期刊的評價：中科院分區(qū)通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級，為科研人員和學術(shù)機構(gòu)提供了一個評估SCI期刊學術(shù)影響力的重要依據(jù)。分區(qū)越高，說明該期刊在學科內(nèi)的學術(shù)影響力越大，發(fā)表的文章質(zhì)量越高。

對科研人員的成果評估：科研人員發(fā)表的論文所在的中科院分區(qū)，可以作為評估其研究成果質(zhì)量的一個指標。

對科研資源的分配：中科院分區(qū)在科研資源分配方面也起到重要作用。科研機構(gòu)在制定科研政策、分配科研資源時，會參考中科院分區(qū)。

對科研人員投稿的指導：中科院分區(qū)為科研人員選擇投稿期刊提供了參考?？蒲腥藛T在選擇投稿期刊時，會參考中科院分區(qū)，以提高論文被接受的可能性，并增加研究成果的影響力。

《Vestnik Udmurtskogo Universiteta-matematika Mekhanika Kompyuternye Nauki》雜志是一本國際期刊，由Udmurt State University?出版，

《烏德穆爾特大學學報：數(shù)學、力學與計算機科學》聚焦于數(shù)學、力學和計算機科學等領(lǐng)域。在數(shù)學方面，該期刊涵蓋了代數(shù)、幾何、分析、數(shù)論等多個分支的研究成果。力學領(lǐng)域的內(nèi)容豐富多樣，包括理論力學、流體力學、固體力學等。有關(guān)于材料力學性能的最新實驗研究，或者復雜力學系統(tǒng)的數(shù)值模擬分析。計算機科學部分則緊跟時代潮流，探討人工智能、機器學習、算法設計、數(shù)據(jù)庫管理等熱門話題。以研究如何利用深度學習技術(shù)提高圖像識別的準確率，或者優(yōu)化大型數(shù)據(jù)庫的查詢效率為例。

本期刊為學術(shù)界提供了一個交流與分享的平臺，促進了不同學科之間的交叉融合。它不僅發(fā)表前沿的理論研究成果，也關(guān)注實際應用中的創(chuàng)新解決方案。許多研究人員通過在該期刊上發(fā)表文章，展示了他們在解決復雜科學問題方面的新方法和新思路。比如，在數(shù)學與計算機科學的交叉領(lǐng)域，有學者提出了用于優(yōu)化算法效率的數(shù)學理論。它以其嚴謹?shù)膶W術(shù)態(tài)度和高質(zhì)量的內(nèi)容，吸引了國內(nèi)外眾多學者的關(guān)注，成為推動相關(guān)學科發(fā)展的重要力量。

《Vestnik Udmurtskogo Universiteta-matematika Mekhanika Kompyuternye Nauki》雜志學術(shù)影響力具體如下：

在學術(shù)影響力方面，IF影響因子為0.6，顯示出其在學領(lǐng)域的學術(shù)影響力和認可度。

JCR分區(qū)：Q3

按JIF指標學科分區(qū)，在學科：MATHEMATICS中為Q3，排名：263 / 489，百分位：46.3%；

按JCI指標學科分區(qū)，在學科：MATHEMATICS中為Q3，排名：342 / 489，百分位：30.16%；

《Vestnik Udmurtskogo Universiteta-matematika Mekhanika Kompyuternye Nauki》雜志的審稿周期預計為：平均審稿速度 ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創(chuàng)性與學術(shù)嚴謹性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：99.19%，這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質(zhì)量的研究成果。

該雜志其他關(guān)鍵數(shù)據(jù)：

CiteScore分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2024年最新版）：1.2，進一步證明了其學術(shù)貢獻和影響力。

年發(fā)文量：42篇

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