《Information And Inference-a Journal Of The Ima》雜志在中科院分區(qū)中的情況如下：大類學科：數(shù)學， 分區(qū)：4區(qū)； 小類學科：MATHEMATICS, APPLIED應用數(shù)學， 分區(qū)：4區(qū)。

中科院分區(qū)決定了SCI期刊在學術界的地位和影響力，對科研人員和學術機構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，為科研人員和學術機構提供了一個評估SCI期刊學術影響力的重要依據。分區(qū)越高，說明該期刊在學科內的學術影響力越大，發(fā)表的文章質量越高。

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。

《Information And Inference-a Journal Of The Ima》雜志是一本專注于應用數(shù)學領域的國際期刊，由Oxford University Press?出版，出版周期為4 issues/year。

《Information And Inference-a Journal Of The Ima》是一本專注于數(shù)學及其在信息和數(shù)據分析中應用的學術期刊。它致力于發(fā)表那些能夠推動信息理論、統(tǒng)計方法、算法開發(fā)以及相關領域理解的高質量研究文章。這本期刊的目標是成為一個跨學科的交流平臺，連接純數(shù)學和應用數(shù)學、統(tǒng)計學、計算機科學、電氣工程等多個領域。

期刊鼓勵研究人員采用數(shù)學工具和理論來解決實際問題，特別是在信息處理和數(shù)據分析方面。文章應該以一種清晰、精確的方式編寫，使得不同背景的研究人員都能理解和應用這些研究成果。這種跨學科的交流有助于促進不同領域之間的知識和技術融合，推動相關領域的創(chuàng)新和發(fā)展。

《Information And Inference-a Journal Of The Ima》雜志學術影響力具體如下：

在學術影響力方面，IF影響因子為1.4，顯示出其在應用數(shù)學學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區(qū)：Q2

按JIF指標學科分區(qū)，在學科：MATHEMATICS, APPLIED中為Q2，排名：102 / 331，百分位：69.3%；

按JCI指標學科分區(qū)，在學科：MATHEMATICS, APPLIED中為Q2，排名：92 / 331，百分位：72.36%；

《Information And Inference-a Journal Of The Ima》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)性與學術嚴謹性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：10.46%，這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質量的研究成果。

該雜志其他關鍵數(shù)據：

CiteScore分區(qū)（數(shù)據版本：2024年最新版）：3.9，進一步證明了其學術貢獻和影響力。

年發(fā)文量：54篇

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