《Ieee Transactions On Cognitive And Developmental Systems》杂志目前处于几区?
来源:优发表网整理 2026-07-07 16:36:42 898人看过
《Ieee Transactions On Cognitive And Developmental Systems》杂志在中科院分区中的情况如下:大类学科:计算机科学, 分区:2区; 小类学科:计算机人工智能计算机:人工智能, 分区:3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。
《Ieee Transactions On Cognitive And Developmental Systems》杂志是一本专注于计算机:人工智能领域的国际期刊,由Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. 出版,创刊于2016年,出版周期为4 issues/year。
IEEE 认知与发展系统学报 (TCDS) 专注于自然(人类、动物)和人工(机器人、代理)系统的发展与认知研究进展。它欢迎来自多个相关学科的投稿,包括认知系统、认知机器人、发展和表观遗传机器人、自主和进化机器人、社会结构、多代理和人工生命系统、计算神经科学和发展心理学。这些领域的理论、计算、应用导向和实验研究以及评论文章均受考虑。
《Ieee Transactions On Cognitive And Developmental Systems》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4.7,显示出其在计算机:人工智能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:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中为Q2,排名:74 / 210,百分位:65;NEUROSCIENCES中为Q1,排名:77 / 330,百分位:76.8;ROBOTICS中为Q2,排名:17 / 48,百分位:65.6;COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中为Q1,排名:45 / 210,百分位:78.81;NEUROSCIENCES中为Q1,排名:67 / 330,百分位:79.85;ROBOTICS中为Q1,排名:11 / 48,百分位:78.13;
按JCI指标学科分区,在学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中为Q1,排名:45 / 197,百分位:77.4;NEUROSCIENCES中为Q1,排名:49 / 310,百分位:84.4;ROBOTICS中为Q1,排名:10 / 46,百分位:79.3;COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中为Q1,排名:40 / 198,百分位:80.05;NEUROSCIENCES中为Q1,排名:62 / 310,百分位:80.16;ROBOTICS中为Q1,排名:8 / 46,百分位:83.7;
《Ieee Transactions On Cognitive And Developmental Systems》杂志投稿需满足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:5.21%,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:11.1,进一步证明了其学术贡献和影响力。
H指数:30,年发文量:118篇
CiteScore分区(2026年6月最新版)
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 | ||||||||||||
| 11.1 | 1.279 | 1.452 |
|
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。