《Journal Of Data And Information Science》杂志影响录用的因素有哪些？

《Journal Of Data And Information Science》杂志是一本专注于管理学领域的高质量期刊，该杂志的录用率受多种因素影响，想具体了解可联系杂志社或咨询在线客服。

《Journal Of Data And Information Science》杂志的录用率受多种因素影响，具体如下：

年发文量：《Journal Of Data And Information Science》杂志年发文量为：24篇。年发文量较大的期刊，相对而言录用率会高一些。

质量与创新性：论文的科学性、严谨性、数据可靠性以及创新性是关键。

期刊分区：《Journal Of Data And Information Science》杂志在中科院的分区为3区，而在JCR的分区为Q2。

论文质量：包括研究设计的合理性、数据的可靠性、分析方法的科学性等。

影响力与排名：《Journal Of Data And Information Science》杂志IF影响因子为：1.5。高影响力的期刊通常对论文质量要求更高，录用率相对较低。

审稿流程：严格的多轮审稿流程会筛选掉部分稿件，导致录用率下降。

投稿数量：在特定时期内，若大量研究者集中向某期刊投稿，会导致稿件堆积，录用率下降。

SCI期刊的录用率受多重因素影响，作者应根据自身研究特点选择合适的期刊，并确保稿件质量以提高录用机会，投稿前务必仔细阅读期刊的投稿指南，并与杂志社保持良好沟通。

《Journal Of Data And Information Science》杂志简介

中文简称：数据与信息科学杂志
国际标准简称：J DATA INFO SCI
出版商：Beijing Magtech Co.ltd
出版周期：4 issues/year
出版地区：China
ISSN：2096-157X
ESSN：2543-683X
研究方向：INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE

数据与信息科学杂志致力于研究和应用大数据理论、方法、技术、服务、基础设施，为决策和政策制定提供知识发现支持。基本重点是基于大数据、以分析为中心、以知识发现为驱动、以决策为支撑。特别致力于知识发现，以检测和预测研究、创新、商业、政治、安全、媒体和通信以及社会发展中的结构、趋势、行为、关系、演变和中断，其中大数据可能包括元数据或完整内容数据、文本或非文本数据、结构化或非结构化数据、领域特定或跨领域数据以及动态或交互式数据。

主要感兴趣的领域是：

（1）基于大数据的数据挖掘、知识发现和信息学的新理论、方法和技术，包括但不限于科学计量学、通信分析、社交网络分析、技术和行业分析、竞争情报、知识图谱、基于证据的政策分析和预测分析。

（2）开发或改进能够支持知识组织和复杂分析的知识基础设施的新方法、架构和设施，包括但不限于本体构建、知识组织、语义链接数据、知识集成和融合、语义检索、领域特定知识基础设施和语义科学。

(3) 将知识分析和知识发现嵌入实际运营、服务或管理过程的新机制、方法和工具，包括但不限于知识辅助的科学发现、数据挖掘驱动的学习、通信和管理中的智能工作流。

具体主题领域可能包括：

知识组织

知识发现和数据挖掘

知识集成与融合

语义网度量

科学计量学

分析和诊断信息计量学

竞争情报

预测分析

社交网络分析和度量

语义和交互式分析检索

基于证据的政策分析

智能知识生产

知识驱动的工作流管理和决策

知识驱动的协作及其管理

具有知识融合和分析的领域知识基础设施

数据和信息服务的开发

在中科院分区表中，大类学科为管理学3区， 小类学科为INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE图书情报与档案管理3区。

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。