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《Data Science And Engineering》雜志目前處于幾區(qū)?

來(lái)源:優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 11:14:29 121人看過(guò)

《Data Science And Engineering》雜志在中科院分區(qū)中的情況如下:大類學(xué)科:計(jì)算機(jī)科學(xué), 分區(qū):2區(qū); 小類學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS計(jì)算機(jī):信息系統(tǒng), 分區(qū):2區(qū)。

中科院分區(qū)決定了SCI期刊在學(xué)術(shù)界的地位和影響力,對(duì)科研人員和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)具有重要的參考價(jià)值,具體如下:

對(duì)SCI期刊的評(píng)價(jià):中科院分區(qū)通過(guò)將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級(jí),為科研人員和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)提供了一個(gè)評(píng)估SCI期刊學(xué)術(shù)影響力的重要依據(jù)。分區(qū)越高,說(shuō)明該期刊在學(xué)科內(nèi)的學(xué)術(shù)影響力越大,發(fā)表的文章質(zhì)量越高。

對(duì)科研人員的成果評(píng)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(píng)估其研究成果質(zhì)量的一個(gè)指標(biāo)。

對(duì)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??蒲袡C(jī)構(gòu)在制定科研政策、分配科研資源時(shí),會(huì)參考中科院分區(qū)。

對(duì)科研人員投稿的指導(dǎo):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(shí),會(huì)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。

《Data Science And Engineering》雜志是一本專注于計(jì)算機(jī):信息系統(tǒng)領(lǐng)域的國(guó)際期刊,由Springer Nature?出版,出版周期為4 issues per year。

《數(shù)據(jù)科學(xué)與工程》(DSE)雜志響應(yīng)了信息技術(shù)發(fā)展重點(diǎn)從 CPU 密集型計(jì)算到數(shù)據(jù)密集型計(jì)算的顯著變化,其中數(shù)據(jù)(尤其是大數(shù)據(jù))的有效應(yīng)用變得至關(guān)重要。新興學(xué)科數(shù)據(jù)科學(xué)與工程是一門跨學(xué)科領(lǐng)域,整合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息科學(xué)和其他領(lǐng)域的理論和方法,專注于數(shù)據(jù)收集和管理、數(shù)據(jù)集成和關(guān)聯(lián)、從海量數(shù)據(jù)集中提取信息和知識(shí)以及在不同應(yīng)用領(lǐng)域使用數(shù)據(jù)的高效技術(shù)和系統(tǒng)的基礎(chǔ)和工程。DSE 專注于理論背景和先進(jìn)的工程方法,旨在為研究人員、專業(yè)人士和行業(yè)從業(yè)者提供一個(gè)主要論壇,分享他們?cè)谶@個(gè)快速增長(zhǎng)領(lǐng)域的知識(shí)。

它深入報(bào)道了數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)工程密切相關(guān)領(lǐng)域的最新進(jìn)展。更具體地說(shuō),DSE 涵蓋四個(gè)領(lǐng)域:(i)數(shù)據(jù)本身,即數(shù)據(jù)(尤其是大數(shù)據(jù))的性質(zhì)和質(zhì)量;(ii)從數(shù)據(jù)(尤其是大數(shù)據(jù))中提取信息的原理; (iii) 數(shù)據(jù)密集型計(jì)算背后的理論;(iv) 用于分析和管理大數(shù)據(jù)的技術(shù)和系統(tǒng)。DSE 歡迎探討上述主題的論文。具體主題包括但不限于:(a) 數(shù)據(jù)的性質(zhì)和質(zhì)量;(b) 數(shù)據(jù)密集型計(jì)算的計(jì)算復(fù)雜性;(c) 用于解決大數(shù)據(jù)輸入問(wèn)題的算法的設(shè)計(jì)和分析的新方法;(d) 從互聯(lián)網(wǎng)和傳感設(shè)備或傳感器網(wǎng)絡(luò)收集的數(shù)據(jù)的收集和集成;(e) 大數(shù)據(jù)的表示、建模和可視化;(f) 大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、傳輸和管理;(g) 數(shù)據(jù)密集型計(jì)算的方法和算法,如大數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)在線分析處理、基于大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)、基于大數(shù)據(jù)的決策、大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)計(jì)算、大數(shù)據(jù)圖論計(jì)算、大數(shù)據(jù)線性代數(shù)計(jì)算以及基于大數(shù)據(jù)的優(yōu)化。 (h) 數(shù)據(jù)密集型計(jì)算的硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng),(i) 數(shù)據(jù)安全、隱私和信任,以及(j) 大數(shù)據(jù)的新應(yīng)用。

《Data Science And Engineering》雜志學(xué)術(shù)影響力具體如下:

在學(xué)術(shù)影響力方面,IF影響因子為5.1,顯示出其在計(jì)算機(jī):信息系統(tǒng)學(xué)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)影響力和認(rèn)可度。

JCR分區(qū):Q1

按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū),在學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS中為Q1,排名:43 / 249,百分位:82.9%;COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS中為Q1,排名:19 / 143,百分位:87.1%;

按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū),在學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS中為Q2,排名:72 / 251,百分位:71.51%;COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS中為Q1,排名:24 / 143,百分位:83.57%;

《Data Science And Engineering》雜志的審稿周期預(yù)計(jì)為:平均審稿速度 12 Weeks ,投稿需滿足English撰寫,期刊注重原創(chuàng)性與學(xué)術(shù)嚴(yán)謹(jǐn)性,明確拒絕抄襲或一稿多投,Gold OA占比:100.00%,這使得更多的研究人員能夠免費(fèi)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):10.4,進(jìn)一步證明了其學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)和影響力。

年發(fā)文量:33篇

CiteScore分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
10.4 1.836 3.246
學(xué)科 分區(qū) 排名 百分位
大類:Computer Science 小類:Computer Science Applications Q1 92 / 817

88%

大類:Computer Science 小類:Software Q1 49 / 407

88%

大類:Computer Science 小類:Information Systems Q1 51 / 394

87%

大類:Computer Science 小類:Artificial Intelligence Q1 58 / 350

83%

名詞解釋:
CiteScore:衡量期刊所發(fā)表文獻(xiàn)的平均受引用次數(shù)。
SJR:SCImago 期刊等級(jí)衡量經(jīng)過(guò)加權(quán)后的期刊受引用次數(shù)。引用次數(shù)的加權(quán)值由施引期刊的學(xué)科領(lǐng)域和聲望 (SJR) 決定。
SNIP:每篇文章中來(lái)源出版物的標(biāo)準(zhǔn)化影響將實(shí)際受引用情況對(duì)照期刊所屬學(xué)科領(lǐng)域中預(yù)期的受引用情況進(jìn)行衡量。

聲明:以上內(nèi)容來(lái)源于互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)資料,如有不準(zhǔn)確之處,請(qǐng)聯(lián)系我們進(jìn)行修改。

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Neurocomputing 5.5 2區(qū)
Ict Express 4.1 3區(qū)