《Ieee Transactions On Emerging Topics In Computational Intelligence》杂志目前处于几区?

来源:优发表网整理 2026-07-07 16:45:36 888人看过

《Ieee Transactions On Emerging Topics In Computational Intelligence》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: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。

《Ieee Transactions On Emerging Topics In Computational Intelligence》杂志是一本专注于计算机:人工智能领域的国际期刊,由IEEE 出版,

《IEEE 计算智能新兴主题通》发表了关于计算智能新兴方面的原创文章,包括理论、应用和调查。该杂志的目标是快速出版高质量的研究文章,这些文章涉及计算智能领域的新兴和热点主题。它提供了一个论坛,用于发布有关新理论、新应用、新技术和新问题的原创研究成果。作为一个为研究人员提供一个平台,让他们可以分享他们在计算智能领域的最新发现和创新的杂志。它的快速出版周期和对新兴主题的关注使其成为该领域的研究人员的重要资源。

《Ieee Transactions On Emerging Topics In Computational Intelligence》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6,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:Q2

按JCI指标学科分区,在学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中为Q2,排名:57 / 210,百分位:73.1;COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中为Q2,排名:58 / 210,百分位:72.62;

按JCI指标学科分区,在学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中为Q1,排名:43 / 197,百分位:78.4;COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中为Q2,排名:52 / 198,百分位:73.99;

《Ieee Transactions On Emerging Topics In Computational Intelligence》杂志投稿需满足None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:1.61%,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:11.5,进一步证明了其学术贡献和影响力。

年发文量:285篇

CiteScore分区(2026年6月最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
11.5 1.653 1.854
学科 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Control and Optimization Q1 5 / 198

97%

大类:Mathematics 小类:Computational Mathematics Q1 8 / 212

96%

大类:Mathematics 小类:Computer Science Applications Q1 113 / 1022

88%

大类:Mathematics 小类:Artificial Intelligence Q1 74 / 570

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。

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