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Experimental Economics

评价信息:

影响因子:1.7

年发文量:28

实验经济学 SCIESSCI

Experimental Economics

《实验经济学》(Experimental Economics)是一本以ECONOMICS综合研究为特色的国际期刊。该刊由Springer Nature出版商刊期5 issues per year。该刊已被国际重要权威数据库SCIE、SSCI收录。期刊聚焦ECONOMICS领域的重点研究和前沿进展,及时刊载和报道该领域的研究成果,致力于成为该领域同行进行快速学术交流的信息窗口与平台。该刊2023年影响因子为1.7。CiteScore指数值为4.1。

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期刊简介预计审稿时间:

Experimental methods are uniquely suited to the study of many phenomena that have been difficult to observe directly in naturally occurring economic contexts. For example, the ability to induce preferences and control information structures makes it possible to isolate the effects of alternate economic structures, policies, and market institutions.Experimental Economics is an international journal that serves the growing group of economists around the world who use experimental methods. The journal invites high-quality papers in any area of experimental research in economics and related fields (i.e. accounting, finance, political science, and the psychology of decision making). State-of-the-art theoretical work and econometric work that is motivated by experimental data is also encouraged. The journal will also consider articles with a primary focus on methodology or replication of controversial findings. We welcome experiments conducted in either the laboratory or in the field. The relevant data can be decisions or non-choice data such as physiological measurements. However, we only consider studies that do not employ deception of participants and in which participants are incentivized.  Experimental Economics is structured to promote experimental economics by bringing together innovative research that meets professional standards of experimental method, but without editorial bias towards specific orientations. All papers will be reviewed through the standard, anonymous-referee procedure and all accepted manuscripts will be subject to the approval of two editors. Authors must submit the instructions that participants in their study received at the time of submission of their manuscript. Authors are expected to submit separate data appendices which will be attached to the journal's web page upon publication. Officially cited as: Exp Econ

实验方法特别适合研究许多在自然发生的经济环境中难以直接观察到的现象。例如,诱导偏好和控制信息结构的能力使得分离替代经济结构、政策和市场机构的影响成为可能。《实验经济学》是一本国际期刊,服务于全球越来越多使用实验方法的经济学家。该期刊诚邀经济学和相关领域(即会计、金融、政治学和决策心理学)任何实验研究领域的高质量论文。我们也鼓励以实验数据为动力的最先进的理论工作和计量经济学工作。该期刊还将考虑主要关注方法论或有争议的发现的复制的文章。我们欢迎在实验室或现场进行的实验。相关数据可以是决策或非选择数据,例如生理测量数据。但是,我们只考虑不欺骗参与者且参与者受到激励的研究。 《实验经济学》旨在通过汇集符合实验方法专业标准的创新研究来促进实验经济学的发展,但不会对特定方向产生编辑偏见。所有论文都将通过标准的匿名审稿程序进行审查,所有被接受的稿件都将经过两名编辑的批准。作者必须在提交稿件时提交研究参与者收到的说明。作者应提交单独的数据附录,这些附录将在出版后附加到期刊的网页上。正式引用为:Exp Econ

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中科院分区

2023年12月升级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
经济学 3区 ECONOMICS 经济学 3区

2022年12月升级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
经济学 2区 ECONOMICS 经济学 2区

2021年12月旧的升级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
经济学 3区 ECONOMICS 经济学 3区

2021年12月升级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
经济学 3区 ECONOMICS 经济学 3区

2020年12月旧的升级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
经济学 2区 ECONOMICS 经济学 3区
名词解释:

基础版:即2019年12月17日,正式发布的《2019年中国科学院文献情报中心期刊分区表》;将JCR中所有期刊分为13个大类,期刊范围只有SCI期刊。

升级版:即2020年1月13日,正式发布的《2019年中国科学院文献情报中心期刊分区表升级版(试行)》,升级版采用了改进后的指标方法体系对基础版的延续和改进,影响因子不再是分区的唯一或者决定性因素,也没有了分区的IF阈值期刊由基础版的13个学科扩展至18个,科研评价将更加明确。期刊范围有SCI期刊、SSCI期刊。从2022年开始,分区表将只发布升级版结果,不再有基础版和升级版之分,基础版和升级版(试行)将过渡共存三年时间。

JCR分区(2023-2024年最新版)

JCR分区等级:Q2

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:ECONOMICS SSCI Q2 256 / 597

57.2%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:ECONOMICS SSCI Q2 237 / 600

60.58%

Gold OA文章占比 研究类文章占比 文章自引率
55.65% 100.00%
开源占比 出版国人文章占比 OA被引用占比

名词解释:JCR分区在学术期刊评价、科研成果展示、科研方向引导以及学术交流与合作等方面都具有重要的价值。通过对期刊影响因子的精确计算和细致划分,JCR分区能够清晰地反映出不同期刊在同一学科领域内的相对位置,从而帮助科研人员准确识别出高质量的学术期刊。

CiteScore 指数(2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore 指数
4.1 2.127 1.631
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Economics, Econometrics and Finance 小类:Economics, Econometrics and Finance (miscellaneous) Q1 52 / 242

78%

名词解释:CiteScore是基于Scopus数据库的全新期刊评价体系。CiteScore 2021 的计算方式是期刊最近4年(含计算年度)的被引次数除以该期刊近四年发表的文献数。CiteScore基于全球最广泛的摘要和引文数据库Scopus,适用于所有连续出版物,而不仅仅是期刊。目前CiteScore 收录了超过 26000 种期刊,比获得影响因子的期刊多13000种。被各界人士认为是影响因子最有力的竞争对手。

数据趋势图

历年中科院分区趋势图

历年IF值(影响因子)

历年引文指标和发文量

历年自引数据

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