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发表《Plant Phenomics》杂志多久能被SCI数据库收录?

来源:优发表网整理 2026-07-07 16:37:07 2358人看过

通常情况下,《Plant Phenomics》杂志发表的文章被SCI、SCIE数据库收录的时间没有固定标准,若想了解详细、准确的具体情况,建议直接与杂志社取得联系或者向在线客服进行咨询。

多久能被SCI数据库一般可以归纳出以下情况:

论文发表后到在线时间:SCI论文发表后,一般需要大约3个月的时间才能在期刊官网上线,这是论文初次对外公开的时间点。

在线后到数据库检索时间:论文在线后,通常还需要1-3个月的时间才能在Web of Science(WOS)数据库中检索到,这个过程被称为论文的索引或收录。

整体时间周期:从投稿到论文被SCI数据库收录,整个周期大概需要一年左右的时间。具体来说,投稿后可能需要5-6个月收到接收通知,然后经过2-3个月论文会在官网上线,再之后2-3个月论文会被WOS数据库收录。

然而,这个时间周期并不是绝对的,它受到多种因素的影响,如:期刊类型、论文质量、数据库更新等。

《Plant Phenomics》杂志已被SCI、SCIE国际知名数据库收录,在JCR分区中位于AGRONOMY学科Q1区PLANT SCIENCES学科Q1区REMOTE SENSING学科Q1区AGRONOMY学科Q1区PLANT SCIENCES学科Q1区REMOTE SENSING学科Q1区,在CiteScore评价中位于Agricultural and Biological Sciences学科的Q1区Agricultural and Biological Sciences学科的Q1区具有较高的学术影响力,在该领域受到广泛认可。

WOS分区

2025-2026年最新版

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:AGRONOMY SCIE Q1 2 / 133

98.9

学科:PLANT SCIENCES SCIE Q1 16 / 285

94.6

学科:REMOTE SENSING SCIE Q1 7 / 66

90.2

学科:AGRONOMY SCIE Q1 2 / 133

98.87

学科:PLANT SCIENCES SCIE Q1 14 / 285

95.26

学科:REMOTE SENSING SCIE Q1 6 / 66

91.67

2023-2024年最新版

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:AGRONOMY SCIE Q1 1 / 125

99.6

学科:PLANT SCIENCES SCIE Q1 13 / 265

95.3

学科:REMOTE SENSING SCIE Q1 6 / 62

91.1

学科:AGRONOMY SCIE Q1 6 / 125

95.6

学科:PLANT SCIENCES SCIE Q1 16 / 265

94.15

学科:REMOTE SENSING SCIE Q1 6 / 62

91.13

名词解释:
WOS即Web of Science,是全球获取学术信息的重要数据库,Web of Science包括自然科学、社会科学、艺术与人文领域的信息,来自全世界近9,000种最负盛名的高影响力研究期刊及12,000多种学术会议多学科内容。给期刊分区时会按照某一个学科领域划分,根据这一学科所有按照影响因子数值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影响因子值高的就会在高分区中,最后的划分结果分别是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表质量最高。

CiteScore分区(2026年6月最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
10.6 1.71 1.699
学科 分区 排名 百分位
大类:Agricultural and Biological Sciences 小类:Plant Science Q1 27 / 541

95%

大类:Agricultural and Biological Sciences 小类:Agronomy and Crop Science Q1 26 / 422

93%

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。

作为一本专注于Multiple领域的学术期刊,它致力于发表高质量的研究论文和为相关领域的研究人员提供重要的学术资源。

Plant Phenomics由教育部主管,主办单位为南京农业大学。期刊宗旨是发表植物表型分析领域具有突破性科研进展的原创性研究论文、综述、数据库/软件、方法和观点,旨在提升我国在该领域的国际学术话语权,把握粮食安全前沿技术动态。

具体范围涵盖高通量表型分析最新技术,基于图像分析和机器学习的表型分析研究,提取表型信息的新算法,表型组学在作物栽培、植物育种和农业实践中的新应用,与植物表型相结合的分子生物学、植物生理学、统计学、作物模型等组学研究,与表型组学相关的植物生物学等。

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