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《Cell Death Discovery》杂志目前处于几区?

来源:优发表网整理 2026-07-07 16:37:48 1975人看过

《Cell Death Discovery》杂志在中科院分区中的情况如下:大类学科:生物, 分区:1区; 小类学科:细胞生物学细胞生物学, 分区:2区。

中科院分区决定了SCI期刊在学术界的地位和影响力,对科研人员和学术机构具有重要的参考价值,具体如下:

对SCI期刊的评价:中科院分区通过将SCI期刊按照3年平均影响因子划分为不同的等级,为科研人员和学术机构提供了一个评估SCI期刊学术影响力的重要依据。分区越高,说明该期刊在学科内的学术影响力越大,发表的文章质量越高。

对科研人员的成果评估:科研人员发表的论文所在的中科院分区,可以作为评估其研究成果质量的一个指标。

对科研资源的分配:中科院分区在科研资源分配方面也起到重要作用。科研机构在制定科研政策、分配科研资源时,会参考中科院分区。

对科研人员投稿的指导:中科院分区为科研人员选择投稿期刊提供了参考。科研人员在选择投稿期刊时,会参考中科院分区,以提高论文被接受的可能性,并增加研究成果的影响力。

《Cell Death Discovery》杂志是一本专注于细胞生物学领域的国际期刊,由Springer Nature 出版,创刊于2015年,出版周期为1 issue/year。

Cell Death Discovery 是一本多学科、国际化、在线、开放获取的期刊,致力于发表医学与生物化学、药理学、免疫学、细胞生物学和细胞死亡交叉领域的研究,前提是这些研究具有科学性。Cell Death Discovery 中对研究结果的无限制访问将促进基础科学家和临床医生以及行业研究人员之间以癌症、神经生物学和炎症研究为重点的动态和高效对话。作为细胞死亡分化协会 (ADMC) 的官方期刊,Cell Death Discovery 将以 Cell Death & Differentiation 和 Cell Death & Disease 的成功为基础,发表重要的同行评议原创研究、及时评论和编辑评论。

Cell Death Discovery 致力于提高研究的可重复性。为此,Cell Death Discovery 与其姊妹期刊 Cell Death & Differentiation 和 Cell Death & Disease 一起,为科学家、临床医生以及制药和生物技术行业的成员提供了一个独特的论坛。它致力于快速发表与这些主题相关的高质量原创论文,以及主题性、通常征求的评论、编​​辑信件和对有争议和科学信息问题的偶尔评论。

《Cell Death Discovery》杂志学术影响力具体如下:

在学术影响力方面,IF影响因子为10.4,显示出其在细胞生物学学领域的学术影响力和认可度。

JCR分区:Q1

按JCI指标学科分区,在学科:CELL BIOLOGY中为Q1,排名:30 / 207,百分位:85.7;CELL BIOLOGY中为Q1,排名:51 / 207,百分位:75.6;

按JCI指标学科分区,在学科:CELL BIOLOGY中为Q1,排名:48 / 205,百分位:76.8;CELL BIOLOGY中为Q2,排名:64 / 205,百分位:69.02;

《Cell Death Discovery》杂志的审稿周期预计为:平均审稿速度9 Weeks,投稿需满足English撰写,期刊注重原创性与学术严谨性,明确拒绝抄袭或一稿多投,Gold OA占比:100.00%,这使得更多的研究人员能够免费获取和引用这些高质量的研究成果。

该杂志其他关键数据:

CiteScore分区:13.2,进一步证明了其学术贡献和影响力。

年发文量:597篇

CiteScore分区(2026年6月最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
13.2 2.668 1.627
学科 分区 排名 百分位
大类:Neuroscience 小类:Cellular and Molecular Neuroscience Q1 11 / 102

89%

大类:Neuroscience 小类:Immunology Q1 30 / 243

87%

大类:Neuroscience 小类:Cancer Research Q1 29 / 233

87%

大类:Neuroscience 小类:Cell Biology Q1 38 / 289

87%

名词解释:
CiteScore:衡量期刊所发表文献的平均受引用次数。
SJR:SCImago 期刊等级衡量经过加权后的期刊受引用次数。引用次数的加权值由施引期刊的学科领域和声望 (SJR) 决定。
SNIP:每篇文章中来源出版物的标准化影响将实际受引用情况对照期刊所属学科领域中预期的受引用情况进行衡量。

声明:以上内容来源于互联网公开资料,如有不准确之处,请联系我们进行修改。

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