首頁 > SCI期刊 > 綜合性期刊期刊 > 中科院2區 > SCIE期刊 > Scientific Data(非官網)

      Scientific Data SCIE

      國際簡稱:SCI DATA  參考譯名:科學數據

      主要研究方向:Social Sciences-Education  非預警期刊  審稿周期: 16 Weeks

      《科學數據》(Scientific Data)是一本由Springer Nature出版的以Social Sciences-Education為研究特色的國際期刊,發表該領域相關的原創研究文章、評論文章和綜述文章,及時報道該領域相關理論、實踐和應用學科的最新發現,旨在促進該學科領域科學信息的快速交流。該期刊是一本開放期刊,近三年沒有被列入預警名單。該期刊享有很高的科學聲譽,影響因子不斷增加,發行量也同樣高。

      • 2區 中科院分區
      • Q1 JCR分區
      • 877 年發文量
      • 5.8 IF影響因子
      • 開放 是否OA
      • 35 H-index
      • 2014 創刊年份
      • 1 issue/year 出版周期
      • English 出版語言

      Scientific Data is a peer-reviewed, open-access journal for descriptions of scientifically valuable datasets, and research that advances the sharing and reuse of scientific data. We aim to promote wider data sharing and reuse, and to credit those that share.

      Scientific Data primarily publishes Data Descriptors, a new type of publication that provides detailed descriptions of research datasets, including the methods used to collect the data and technical analyses supporting the quality of the measurements. Data Descriptors focus on helping others reuse data, rather than testing hypotheses, or presenting new interpretations, methods or in-depth analyses.

      Scientific Data also welcomes submissions describing analyses or meta-analyses of existing data, and original articles on systems, technologies and techniques that advance data sharing and reuse to support reproducible research.

      Scientific Data offers a streamlined but thorough peer-review process that evaluates the rigour and quality of the experiments used to generate the data and the completeness of the description of the data. The actual data are stored in one or more public, community-recognized repositories, and release of the data is verified as a condition of publication.

      Scientific Data is open to submissions from a broad range of natural science disciplines, including, but not limited to, data from the life, biomedical and environmental science communities. Submissions may describe big or small data, from new experiments or value-added aggregations of existing data, from major consortiums and single labs. We are also willing to consider descriptions of quantitative datasets from the social sciences, particularly those that may be of use for integrative analyses that stretch across the traditional discipline boundaries between the life, biomedical, environmental and social sciences.

      [ 查看全部 ]

      Scientific Data期刊信息

      • ISSN:2052-4463
      • 出版語言:English
      • 是否OA:開放
      • E-ISSN:2052-4463
      • 出版地區:United Kingdom
      • 是否預警:
      • 出版商:Springer Nature
      • 出版周期:1 issue/year
      • 創刊時間:2014
      • 開源占比:0.9973
      • Gold OA文章占比:99.69%
      • OA被引用占比:1
      • 出版國人文章占比:0.08
      • 出版撤稿占比:0.0024...
      • 研究類文章占比:99.89%

      Scientific Data CiteScore評價數據(2024年最新版)

      CiteScore SJR SNIP CiteScore 指數
      11.2 1.937 1.91
      學科類別 分區 排名 百分位
      大類:Mathematics 小類:Statistics and Probability Q1 6 / 278

      98%

      大類:Mathematics 小類:Statistics, Probability and Uncertainty Q1 4 / 168

      97%

      大類:Mathematics 小類:Education Q1 36 / 1543

      97%

      大類:Mathematics 小類:Library and Information Sciences Q1 10 / 280

      96%

      大類:Mathematics 小類:Computer Science Applications Q1 81 / 817

      90%

      大類:Mathematics 小類:Information Systems Q1 42 / 394

      89%

      名詞解釋:CiteScore 是衡量期刊所發表文獻的平均受引用次數,是在 Scopus 中衡量期刊影響力的另一個指標。當年CiteScore 的計算依據是期刊最近4年(含計算年度)的被引次數除以該期刊近四年發表的文獻數。例如,2022年的 CiteScore 計算方法為:2022年的 CiteScore =2019-2022年收到的對2019-2022年發表的文件的引用數量÷2019-2022年發布的文獻數量 注:文獻類型包括:文章、評論、會議論文、書籍章節和數據論文。

      Scientific Data中科院評價數據

      中科院 2023年12月升級版

      Top期刊 綜述期刊 大類學科 小類學科
      綜合性期刊 2區 MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 綜合性期刊 2區

      中科院 2022年12月升級版

      Top期刊 綜述期刊 大類學科 小類學科
      綜合性期刊 2區 MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 綜合性期刊 2區

      中科院 2021年12月舊的升級版

      Top期刊 綜述期刊 大類學科 小類學科
      綜合性期刊 2區 MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 綜合性期刊 2區

      中科院 2021年12月基礎版

      Top期刊 綜述期刊 大類學科 小類學科
      綜合性期刊 2區 MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 綜合性期刊 2區

      中科院 2021年12月升級版

      Top期刊 綜述期刊 大類學科 小類學科
      綜合性期刊 2區 MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 綜合性期刊 2區

      中科院 2020年12月舊的升級版

      Top期刊 綜述期刊 大類學科 小類學科
      綜合性期刊 2區 MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 綜合性期刊 2區

      Scientific Data JCR評價數據(2023-2024年最新版)

      按JIF指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
      學科:MULTIDISCIPLINARY SCIENCES SCIE Q1 16 / 134

      88.4%

      按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
      學科:MULTIDISCIPLINARY SCIENCES SCIE Q1 17 / 135

      87.78%

      Scientific Data歷年數據統計

      影響因子
      中科院分區

      Scientific Data中國學者發文選摘

      Scientific Data同類期刊

      免責聲明

      若用戶需要出版服務,請聯系出版商:HEIDELBERGER PLATZ 3, BERLIN, GERMANY, 14197。

      亚洲中文字幕无码一区| 亚洲国产精品嫩草影院| 亚洲中文字幕一区精品自拍| 91大神亚洲影视在线| 亚洲国产成人久久综合碰碰动漫3d | 亚洲人成网站在线观看青青| 国产精品亚洲一区二区三区| 亚洲男人的天堂网站| 亚洲国产精品综合久久久| 亚洲激情在线视频| 亚洲国产精品久久66| 久久精品国产亚洲AV无码偷窥| 亚洲AV无一区二区三区久久| 亚洲va中文字幕无码久久不卡| 亚洲精品高清国产一线久久| 精品国产日韩亚洲一区| 亚洲第一视频在线观看免费| 亚洲国产成人久久综合一区77| 亚洲国产黄在线观看| 亚洲国产婷婷综合在线精品| 久久精品国产亚洲一区二区三区| 亚洲AⅤ视频一区二区三区 | 久久久青草青青国产亚洲免观 | 亚洲欧洲久久久精品| 青青青亚洲精品国产| mm1313亚洲精品国产| 亚洲一区二区三区在线播放| 黑人大战亚洲人精品一区| 国产v亚洲v天堂无码网站| 亚洲自偷自偷精品| 亚洲伊人色一综合网| 亚洲人成色99999在线观看| 亚洲av第一网站久章草| 久久综合亚洲色hezyo| 亚洲人成无码久久电影网站| 国产成人亚洲综合无码| 亚洲中文字幕无码一区二区三区| 亚洲第一福利视频| 亚洲一级片在线观看| 亚洲s码欧洲m码吹潮| 国产啪亚洲国产精品无码|