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首頁 SCI Pattern Recognition Letters雜志 雜志問答

《Pattern Recognition Letters》雜志是否是預警期刊?

來源:學術之家整理 2025-03-18 15:36:45

《Pattern Recognition Letters》雜志不是預警期刊。

雜志簡介:

《Pattern Recognition Letters》是一本專注于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領域的English學術期刊,創(chuàng)刊于1982年,由Elsevier出版商出版,出版周期Monthly。ISSN:0167-8655,E-ISSN:1872-7344。

該刊發(fā)文范圍涵蓋COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE等領域,旨在及時、準確、全面地報道國內(nèi)外COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE工作者在該領域的科學研究等工作中取得的經(jīng)驗、科研成果、技術革新、學術動態(tài)等。該刊已被SCIE數(shù)據(jù)庫收錄,在中科院最新升級版分區(qū)表中,該刊分區(qū)信息為大類學科計算機科學3區(qū),2023年影響因子為3.9。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計:

Pattern Recognition Letters中科院分區(qū)

中科院分區(qū)2023年12月升級版

大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計算機科學 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 3區(qū)

中科院分區(qū):中科院分區(qū)是SCI期刊分區(qū)的一種,是由中國科學院國家科學圖書館制定出來的分區(qū)。主要有兩個版本,即基礎版和升級版。2019年中國科學院文獻情報中心期刊分區(qū)表推出了升級版,實現(xiàn)了基礎版和升級版的并存過渡;升級版是對基礎版的延續(xù)和改進,將期刊由基礎版的13個學科擴展至18個,科研評價將更加明確。

JCR分區(qū)(2023-2024年最新版)

按JIF指標學科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 65 / 197
67.3%
按JCI指標學科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 70 / 198
64.9%

JCR分區(qū):JCR(Journal Citation Reports)由科睿唯安公司(前身為湯森路透)開發(fā)。JCR沒有設置大類,只將期刊分為176個具體學科,也就是中科院分區(qū)中的小類學科。基于不同學科的當年影響因子高低進行排序,將期刊的數(shù)量均勻分為四個部分,Q1區(qū)代表學科分類中影響因子排名前25%的期刊,以此類推,Q2區(qū)為前25%-50%期刊,Q3區(qū)為前50%-75%期刊,Q4區(qū)為75%以后期刊。

CiteScore 指數(shù)(2024年最新版)

  • CiteScore:12.4
  • SJR:1.4
  • SNIP:1.713

CiteScore排名:

學科類別 分區(qū) 排名 百分位
大類:Computer Science 小類:Signal Processing Q1 11 / 131
91%
大類:Computer Science 小類:Software Q1 34 / 407
91%
大類:Computer Science 小類:Computer Vision and Pattern Recognition Q1 11 / 106
90%
大類:Computer Science 小類:Artificial Intelligence Q1 44 / 350
87%

CiteScore值計算方式:例如2024公布的CiteScore是將統(tǒng)計在 2020年-2023年間年所發(fā)表文章的引用次數(shù)除以在 2020年-2023年間所發(fā)表的發(fā)文總數(shù)。

CiteScore數(shù)據(jù)來源:是由全球著名學術出版商Elsevier(愛思唯爾)基于其Scopus數(shù)據(jù)庫推出的期刊評價指標。CiteScore指數(shù)以四年區(qū)間為基準來計算每本期刊的平均被引用次數(shù),并提供期刊領域排名、期刊分區(qū)的相關信息,它的作用是測量期刊的篇均影響力。

聲明:該作品系作者結合互聯(lián)網(wǎng)公開知識整合。如有錯漏請聯(lián)系我們,我們將及時更正。

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