首页 > SCI期刊 > SCIE期刊 > 生物学 > 中科院2区 > JCRQ1 > 期刊介绍
评价信息:
影响因子:5
年发文量:68
《研究综合方法》(Research Synthesis Methods)是一本以MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGYMULTID-MULTIDISCIPLINARY SCIENCES综合研究为特色的国际期刊。该刊由Wiley-Blackwell出版商创刊于2010年,刊期4 issues/year。该刊已被国际重要权威数据库SCIE收录。期刊聚焦MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGYMULTID-MULTIDISCIPLINARY SCIENCES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5。CiteScore指数值为16.9。
Research Synthesis Methods is a multidisciplinary peer reviewed journal devoted to the development and dissemination of methods for designing, conducting, analyzing, interpreting, reporting, and applying systematic research synthesis. It aims to facilitate the creation and exchange of knowledge about research synthesis methods that is of general interest or utility for the many fields and disciplines in which research synthesis is undertaken or used. Research synthesis is common in the health and social sciences and many of the methods explored in this journal will apply directly to these disciplines and to their practitioners. The journals aim is to cross-fertilize these fields as well as others so as to enrich the methods of research synthesis in all scientific disciplines.
《研究综合方法》是一本多学科同行评审期刊,致力于开发和传播设计、实施、分析、解释、报告和应用系统研究综合的方法。它旨在促进有关研究综合方法的知识的创造和交流,这些知识对于进行或使用研究综合的许多领域和学科具有普遍意义或实用性。研究综合在健康和社会科学中很常见,本期刊探讨的许多方法将直接适用于这些学科及其从业者。该期刊的目的是使这些领域以及其他领域相互融合,以丰富所有科学学科的研究综合方法。
《Research Synthesis Methods》(研究综合方法)编辑部通讯方式为111 RIVER ST, HOBOKEN, USA, NJ, 07030-5774。如果您需要协助投稿或润稿服务,您可以咨询我们的客服老师。我们专注于期刊投稿服务十年,熟悉发表政策,可为您提供一对一投稿指导,避免您在投稿时频繁碰壁,节省您的宝贵时间,有效提升发表机率,确保SCI检索(检索不了全额退款)。我们视信誉为生命,多方面确保文章安全保密,在任何情况下都不会泄露您的个人信息或稿件内容。
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 |
生物学 | 2区 | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 综合性期刊 | 1区 2区 | 否 | 否 |
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 |
生物学 | 2区 | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 | 1区 | 否 | 否 |
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 |
综合性期刊 | 2区 | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 综合性期刊 | 1区 2区 | 是 | 否 |
2021年12月基础版
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
综合性期刊 | 2区 | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 综合性期刊 | 1区 2区 | 是 | 否 |
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 |
综合性期刊 | 2区 | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 综合性期刊 | 1区 2区 | 是 | 否 |
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 |
综合性期刊 | 2区 | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 综合性期刊 | 1区 2区 | 是 | 否 |
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分区等级:Q1
按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | SCIE | Q1 | 6 / 65 |
91.5% |
学科:MULTIDISCIPLINARY SCIENCES | SCIE | Q1 | 18 / 134 |
86.9% |
按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | SCIE | Q1 | 2 / 65 |
97.69% |
学科:MULTIDISCIPLINARY SCIENCES | SCIE | Q1 | 16 / 135 |
88.52% |
Gold OA文章占比 | 研究类文章占比 | 文章自引率 |
51.67% | 82.35% | 0.03... |
开源占比 | 出版国人文章占比 | OA被引用占比 |
0.42... | 0.01 | 0.50... |
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 | SJR | SNIP | CiteScore 指数 | ||||||||
16.9 | 3.52 | 3.885 |
|
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。
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
2019-2021年国家/地区发文量统计
国家/地区 | 数量 |
England | 82 |
USA | 47 |
GERMANY (FED REP GER) | 34 |
Canada | 22 |
Netherlands | 22 |
Switzerland | 15 |
Australia | 8 |
France | 8 |
Greece | 6 |
South Africa | 6 |
2019-2021年机构发文量统计
机构 | 数量 |
UNIVERSITY OF LONDON | 24 |
UNIVERSITY OF BRISTOL | 22 |
UNIVERSITY OF EXETER | 13 |
UNIVERSITY OF BERN | 11 |
UNIVERSITY OF SHEFFIELD | 10 |
UNIVERSITY OF OXFORD | 9 |
UTRECHT UNIVERSITY | 9 |
KEELE UNIVERSITY | 8 |
STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORIDA | 7 |
UNIVERSITY OF FREIBURG | 7 |
2019-2021年文章引用数据
文章引用名称 | 引用次数 |
A comparison of heterogeneity variance e... | 46 |
Machine learning for identifying Randomi... | 27 |
Seriously misleading results using inver... | 25 |
Detecting small-study effects and funnel... | 24 |
Methods to calculate uncertainty in the ... | 20 |
Towards a taxonomy of logic models in sy... | 15 |
Testing for funnel plot asymmetry of sta... | 15 |
Methods for evidence synthesis in the ca... | 14 |
A comparison of one-stage vs two-stage i... | 12 |
Prioritising references for systematic r... | 11 |
2019-2021年文章被引用数据
被引用期刊名称 | 数量 |
RES SYNTH METHODS | 132 |
BMJ OPEN | 105 |
STAT MED | 68 |
SYST REV-LONDON | 65 |
COCHRANE DB SYST REV | 62 |
MEDICINE | 58 |
J CLIN EPIDEMIOL | 47 |
PLOS ONE | 37 |
BMC MED RES METHODOL | 27 |
BMJ-BRIT MED J | 23 |
2019-2021年引用数据
引用期刊名称 | 数量 |
STAT MED | 210 |
RES SYNTH METHODS | 132 |
J CLIN EPIDEMIOL | 72 |
BMJ-BRIT MED J | 63 |
BMC MED RES METHODOL | 52 |
COCHRANE DB SYST REV | 45 |
PSYCHOL BULL | 37 |
PLOS ONE | 24 |
SYST REV-LONDON | 23 |
BIOMETRICS | 22 |
中科院分区:1区
影响因子:7.7
审稿周期:约Time to first decision: 9 days; Review time: 64 days; Submission to acceptance: 82 days; 约2.7个月 约7.8周
中科院分区:1区
影响因子:8.1
审稿周期:约Time to first decision: 6 days; Review time: 44 days; Submission to acceptance: 54 days; 约4.1个月 约6.8周
中科院分区:3区
影响因子:3.3
审稿周期:约17.72天 11 Weeks
中科院分区:2区
影响因子:5.8
审稿周期: 约2.4个月 约7.6周
中科院分区:2区
影响因子:5.1
审稿周期: 约1.9个月 约2.7周
中科院分区:1区
影响因子:98.4
审稿周期: 约3月
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