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Scientific Data

评价信息:

影响因子:5.93

年发文量:412

科学数据 SCIESCI

Scientific Data

《科学数据》(Scientific Data)是一本以Social Sciences-Education综合研究为特色的国际期刊。该刊由NATURE RESEARCH出版商创刊于2014年,刊期1 issue/year。该刊已被国际重要权威数据库SCIE、SCI收录。期刊聚焦Social Sciences-Education领域的重点研究和前沿进展,及时刊载和报道该领域的研究成果,致力于成为该领域同行进行快速学术交流的信息窗口与平台。该刊2022年影响因子为9.8。CiteScore指数值为11.20。

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期刊简介预计审稿时间:16 Weeks

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.

Scientific Data 是一本经过同行评审的开放获取期刊,用于描述具有科学价值的数据集,以及促进科学数据共享和重用的研究。我们的目标是促进更广泛的数据共享和重用,并对共享者表示敬意。

Scientific Data 主要数据描述符,这是一种新型出版物,提供研究数据集的详细描述,包括用于收集数据的方法和支持测量质量的技术分析。数据描述符专注于帮助他人重复使用数据,而不是测试假设,或提出新的解释、方法或深入分析。

Scientific Data 还欢迎提交描述对现有数据进行分析或元分析的文章,以及有关促进数据共享和重用以支持可重复研究的系统、技术和技巧的原创文章。

Scientific Data 提供了一个精简但全面的​​同行评审流程,用于评估用于生成数据的实验的严谨性和质量以及数据描述的完整性。实际数据存储在一个或多个社区认可的公共存储库中,并且数据的作为条件进行验证。

科学数据对来自广泛自然科学学科的提交开放,包括但不限于来自生命、生物医学和环境科学界的数据。提交的内容可以描述大数据或小数据,来自新实验或现有数据的增值聚合,来自主要联盟和单个实验室。我们还愿意考虑对来自社会科学的定量数据集的描述,尤其是那些可能用于跨越生命、生物医学、环境和社会科学之间传统学科界限的综合分析的那些。

《Scientific Data》(科学数据)编辑部通讯方式为HEIDELBERGER PLATZ 3, BERLIN, GERMANY, 14197。如果您需要协助投稿或润稿服务,您可以咨询我们的客服老师。我们专注于期刊投稿服务十年,熟悉发表政策,可为您提供一对一投稿指导,避免您在投稿时频繁碰壁,节省您的宝贵时间,有效提升发表机率,确保SCI检索(检索不了全额退款)。我们视信誉为生命,多方面确保文章安全保密,在任何情况下都不会泄露您的个人信息或稿件内容。

中科院分区

2022年12月升级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
综合性期刊 2区 MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 综合性期刊 2区

2021年12月基础版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
综合性期刊 2区 MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 综合性期刊 2区

2021年12月升级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
综合性期刊 2区 MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 综合性期刊 2区

2020年12月旧的升级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
综合性期刊 2区 MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 综合性期刊 2区
名词解释:

基础版:即2019年12月17日,正式的《2019年中国科学院文献情报中心期刊分区表》;将JCR中所有期刊分为13个大类,期刊范围只有SCI期刊。

升级版:即2020年1月13日,正式的《2019年中国科学院文献情报中心期刊分区表升级版(试行)》,升级版采用了改进后的指标方法体系对基础版的延续和改进,影响因子不再是分区的唯一或者决定性因素,也没有了分区的IF阈值期刊由基础版的13个学科扩展至18个,科研评价将更加明确。期刊范围有SCI期刊、SSCI期刊。从2022年开始,分区表将只升级版结果,不再有基础版和升级版之分,基础版和升级版(试行)将过渡共存三年时间。

JCR分区

2021-2022年最新版JCR分区等级:Q1

JCR学科 分区
MULTIDISCIPLINARY SCIENCES Q1
Gold OA文章占比 研究类文章占比 文章自引率
99.73% 99.87% 0.03...
开源占比 出版国人文章占比 OA被引用占比
0.99... 0.08 1

名词解释:JCR分区在学术期刊评价、科研成果展示、科研方向引导以及学术交流与合作等方面都具有重要的价值。通过对期刊影响因子的精确计算和细致划分,JCR分区能够清晰地反映出不同期刊在同一学科领域内的相对位置,从而帮助科研人员准确识别出高质量的学术期刊。

CiteScore 指数

CiteScore SJR SNIP CiteScore 指数
11.20 2.410 2.887
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Statistics and Probability Q1 3 / 262

99%

大类:Mathematics 小类:Education Q1 20 / 1469

98%

大类:Mathematics 小类:Statistics, Probability and Uncertainty Q1 3 / 160

98%

大类:Mathematics 小类:Library and Information Sciences Q1 6 / 266

97%

大类:Mathematics 小类:Computer Science Applications Q1 55 / 792

93%

大类:Mathematics 小类:Information Systems Q1 32 / 379

91%

名词解释:CiteScore是基于Scopus数据库的全新期刊评价体系。CiteScore 2021 的计算方式是期刊最近4年(含计算年度)的被引次数除以该期刊近四年发表的文献数。CiteScore基于全球最广泛的摘要和引文数据库Scopus,适用于所有连续出版物,而不仅仅是期刊。目前CiteScore 收录了超过 26000 种期刊,比获得影响因子的期刊多13000种。被各界人士认为是影响因子最有力的竞争对手。

数据趋势图

历年中科院分区趋势图

历年IF值(影响因子)

历年引文指标和发文量

历年自引数据

发文数据

2019-2021年国家/地区发文量统计

国家/地区 数量
USA 473
England 203
CHINA MAINLAND 198
GERMANY (FED REP GER) 168
Italy 98
Australia 97
France 96
Canada 91
Switzerland 79
Netherlands 76

2019-2021年文章引用数据

文章引用名称 引用次数
Present and future Koppen-Geiger climate... 283
Data Descriptor: China CO2 emission acco... 118
Data Descriptor: TerraClimate, a high-re... 104
The HAM10000 dataset, a large collection... 80
ImmPort, toward repurposing of open acce... 63
The reconstruction of 631 draft metageno... 62
The eICU Collaborative Research Database... 55
Single-cell RNA sequencing of mouse brai... 55
A suite of global, cross-scale topograph... 49
Global distribution data for cattle, buf... 48

2019-2021年文章被引用数据

被引用期刊名称 数量
SCI DATA 289
others 169
SCI REP-UK 120
REMOTE SENS-BASEL 104
NAT COMMUN 81
FRONT MAR SCI 68
SCI TOTAL ENVIRON 63
PLOS ONE 54
ENVIRON RES LETT 46
NEUROIMAGE 44

2019-2021年引用数据

引用期刊名称 数量
NUCLEIC ACIDS RES 368
BIOINFORMATICS 361
others 360
SCI DATA 289
PLOS ONE 282
NATURE 255
SCIENCE 210
P NATL ACAD SCI USA 191
NEUROIMAGE 170
SCI REP-UK 131

相关期刊

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