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Via Atlantica

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年发文量:34

大西洋大道 SCIE

Via Atlantica

《大西洋大道》(Via Atlantica)是一本以HUMANITIES, MULTIDISCIPLINARY综合研究为特色的国际期刊。该刊由Universidade de São Paulo (USP)出版商该刊已被国际重要权威数据库SCIE收录。期刊聚焦HUMANITIES, MULTIDISCIPLINARY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0。

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期刊简介预计审稿时间: 40 Weeks

Via Atlantica is a scholarly work devoted to the comparative study of Portuguese literature, exploring the interdisciplinary relationship between Portuguese literature and other art forms and fields of knowledge. The book focuses on analyzing the literature of different Portuguese-speaking countries, exploring their similarities and differences in historical, cultural and social contexts. Using a comparative literary approach, the author delves into the literature of Portugal, Brazil, and other Portuguese-speaking regions, revealing how these works interact in the context of globalization.

The journal also expanded the scope of literary studies, combining literature with other art forms such as visual arts, music, and film. It explores how these cross-disciplinary intersections affect literary creation and how it is expressed. For example, the book analyzes how visual elements in literary works can enhance the narrative, or how music can be used as a narrative tool in literary works. Through these interdisciplinary studies, the author attempts to reveal the complex role played by Portuguese literature in various art forms and its interwoven relationships.

《大西洋大道》是一部致力于葡萄牙语文学作品比较研究的学术著作,探索了葡萄牙语文学与其他艺术形式及知识领域之间的跨学科关系。书中重点分析了不同葡萄牙语国家的文学作品,探讨了它们在历史、文化和社会背景下的相似性与差异性。作者通过比较文学的方法,深入研究了葡萄牙、巴西以及其他讲葡萄牙语地区的文学作品,揭示了这些作品如何在全球化的背景下相互影响。

杂志还扩展了文学研究的范围,将文学与视觉艺术、音乐、电影等其他艺术形式结合起来。它探讨了这些跨领域的交汇点如何影响文学创作及其表达方式。例如,书中分析了文学作品中的视觉元素如何增强叙事效果,或音乐如何在文学作品中作为一种叙事工具。通过这些跨学科的研究,作者试图揭示葡萄牙语文学在多种艺术形式中所扮演的复杂角色及其互相交织的关系。

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JCR分区(2023-2024年最新版)

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学科:HUMANITIES, MULTIDISCIPLINARY ESCI N/A N / A

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学科:HUMANITIES, MULTIDISCIPLINARY ESCI Q4 377 / 406

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Gold OA文章占比 研究类文章占比 文章自引率
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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。

数据趋势图

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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