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Scientific Data SCIE

国际简称:SCI DATA  参考译名:科学数据

主要研究方向:Social Sciences-Education  非预警期刊  审稿周期: 16 Weeks

《科学数据》(Scientific Data)是一本由Springer Nature出版的以Social Sciences-Education为研究特色的国际期刊,发表该领域相关的原创研究文章、评论文章和综述文章,及时报道该领域相关理论、实践和应用学科的最新发现,旨在促进该学科领域科学信息的快速交流。该期刊是一本开放期刊,近三年没有被列入预警名单。该期刊享有很高的科学声誉,影响因子不断增加,发行量也同样高。

  • 2区 中科院分区
  • Q1 JCR分区
  • 877 年发文量
  • 5.8 IF影响因子
  • 开放 是否OA
  • 35 H-index
  • 2014 创刊年份
  • 1 issue/year 出版周期
  • English 出版语言

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.

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Scientific Data期刊信息

  • ISSN:2052-4463
  • 出版语言:English
  • 是否OA:开放
  • E-ISSN:2052-4463
  • 出版地区:United Kingdom
  • 是否预警:
  • 出版商:Springer Nature
  • 出版周期:1 issue/year
  • 创刊时间:2014
  • 开源占比:0.9973
  • Gold OA文章占比:99.69%
  • OA被引用占比:1
  • 出版国人文章占比:0.08
  • 出版撤稿占比:0.0024...
  • 研究类文章占比:99.89%

Scientific Data CiteScore评价数据(2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore 指数
11.2 1.937 1.91
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Statistics and Probability Q1 6 / 278

98%

大类:Mathematics 小类:Statistics, Probability and Uncertainty Q1 4 / 168

97%

大类:Mathematics 小类:Education Q1 36 / 1543

97%

大类:Mathematics 小类:Library and Information Sciences Q1 10 / 280

96%

大类:Mathematics 小类:Computer Science Applications Q1 81 / 817

90%

大类:Mathematics 小类:Information Systems Q1 42 / 394

89%

名词解释:CiteScore 是衡量期刊所发表文献的平均受引用次数,是在 Scopus 中衡量期刊影响力的另一个指标。当年CiteScore 的计算依据是期刊最近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。例如,2022年的 CiteScore 计算方法为:2022年的 CiteScore =2019-2022年收到的对2019-2022年发表的文件的引用数量÷2019-2022年发布的文献数量 注:文献类型包括:文章、评论、会议论文、书籍章节和数据论文。

Scientific Data中科院评价数据

中科院 2023年12月升级版

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

中科院 2022年12月升级版

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

中科院 2021年12月旧的升级版

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

中科院 2021年12月基础版

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

中科院 2021年12月升级版

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

中科院 2020年12月旧的升级版

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

Scientific Data JCR评价数据(2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:MULTIDISCIPLINARY SCIENCES SCIE Q1 16 / 134

88.4%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:MULTIDISCIPLINARY SCIENCES SCIE Q1 17 / 135

87.78%

Scientific Data历年数据统计

影响因子
中科院分区

Scientific Data中国学者发文选摘

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