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Npj Computational Materials

评价信息:

影响因子:9.4

年发文量:220

Npj 计算材料 SCIE

Npj Computational Materials

《Npj 计算材料》(Npj Computational Materials)是一本以Mathematics-Modeling and Simulation综合研究为特色的国际期刊。该刊由Springer Nature出版商创刊于2015年,刊期1 issue/year。该刊已被国际重要权威数据库SCIE收录。期刊聚焦Mathematics-Modeling and Simulation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9.4。CiteScore指数值为15.3。

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期刊简介预计审稿时间: 6 Weeks

npj Computational Materials publishes high-quality research papers that apply computational approaches for the design of new materials, and for enhancing our understanding of existing ones. New computational techniques – and the refinement of current approaches – that facilitate these aims are also welcome, as are experimental papers that complement computational findings.

Representative journal scope includes:

application and development of existing and emerging theoretical and simulation approaches for the study of materials in their entirety (organic and inorganic).

structure and property prediction of new materials, such as by the ‘materials by design’ paradigm.

significant new understanding of materials fundamentals, behavior and properties.

integrative/complementary experimental works that serve to validate, support and extend computational findings.

high-throughput techniques – both computational and experimental – for large data set generation, and materials data mining.

npj Computational Materials 发表高质量的研究论文,这些论文应用计算方法来设计新材料,并增强我们对现有材料的理解。我们也欢迎促进这些目标的新计算技术 - 以及对当前方法的改进 - 以及补充计算结果的实验​​论文。

代表性期刊范围包括:

应用和开发现有和新兴的理论和模拟方法,以研究整体材料(有机和无机)。

新材料的结构和性能预测,例如通过“材料设计”范式。

对材料基础、行为和特性的重大新理解。

用于验证、支持和扩展计算结果的综合/互补实验工作。

用于生成大数据集和材料数据挖掘的高通量技术 - 计算和实验。

《Npj Computational Materials》(Npj 计算材料)编辑部通讯方式为HEIDELBERGER PLATZ 3, BERLIN, GERMANY, 14197。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。

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
材料科学 1区 MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学:综合 CHEMISTRY, PHYSICAL 物理化学 1区 2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
材料科学 1区 MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学:综合 CHEMISTRY, PHYSICAL 物理化学 1区 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
材料科学 2区 CHEMISTRY, PHYSICAL 物理化学 MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学:综合 2区 2区

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
工程技术 1区 CHEMISTRY, PHYSICAL 物理化学 MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学:综合 2区 2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
材料科学 2区 CHEMISTRY, PHYSICAL 物理化学 MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学:综合 2区 2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
材料科学 2区 CHEMISTRY, PHYSICAL 物理化学 MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学:综合 2区 2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:Q1

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:CHEMISTRY, PHYSICAL SCIE Q1 32 / 178

82.3%

学科:MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q1 59 / 438

86.6%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:CHEMISTRY, PHYSICAL SCIE Q1 26 / 178

85.67%

学科:MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q1 54 / 438

87.79%

Gold OA文章占比 研究类文章占比 文章自引率
99.71% 97.27% 0.05...
开源占比 出版国人文章占比 OA被引用占比
0.99... 0.18 1

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
15.3 2.447 2.017
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Modeling and Simulation Q1 5 / 324

98%

大类:Mathematics 小类:Mechanics of Materials Q1 15 / 398

96%

大类:Mathematics 小类:Computer Science Applications Q1 37 / 817

95%

大类:Mathematics 小类:General Materials Science Q1 38 / 463

91%

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

发文数据

2019-2021年国家/地区发文量统计

国家/地区 数量
USA 238
CHINA MAINLAND 119
GERMANY (FED REP GER) 50
Japan 29
England 25
Russia 17
South Korea 17
Switzerland 14
Denmark 11
Singapore 10

2019-2021年机构发文量统计

机构 数量
UNITED STATES DEPARTMENT OF ENERGY (DOE) 80
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 34
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 31
MAX PLANCK SOCIETY 21
PENNSYLVANIA COMMONWEALTH SYSTEM OF HIGH... 20
MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY (M... 12
UNIVERSITY OF CHICAGO 12
UNIVERSITY OF ARKANSAS SYSTEM 10
UNIVERSITY OF TENNESSEE SYSTEM 10
UNIVERSITY SYSTEM OF MARYLAND 10

2019-2021年文章引用数据

文章引用名称 引用次数
Review on modeling of the anode solid el... 166
Recent advances and applications of mach... 133
Plasmon-enhanced light-matter interactio... 64
A strategy to apply machine learning to ... 63
A review of oxygen reduction mechanisms ... 54
Precision and efficiency in solid-state ... 52
Machine learning modeling of superconduc... 46
Solving the electronic structure problem... 45
New frontiers for the materials genome i... 43
Interplay between Kitaev interaction and... 42

2019-2021年文章被引用数据

被引用期刊名称 数量
NPJ COMPUT MATER 111
PHYS REV B 91
COMP MATER SCI 66
J PHYS CHEM C 61
PHYS REV MATER 61
ACS APPL MATER INTER 47
CHEM MATER 47
J MATER CHEM A 46
ACTA MATER 40
MRS COMMUN 39

2019-2021年引用数据

引用期刊名称 数量
PHYS REV B 1171
PHYS REV LETT 606
NAT COMMUN 220
J CHEM PHYS 211
SCIENCE 204
NATURE 193
NAT MATER 148
COMP MATER SCI 135
NANO LETT 112
NPJ COMPUT MATER 111

相关期刊

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