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评价信息:
影响因子:0.3
年发文量:10
《固体磁共振》(Magnetic Resonance In Solids)是一本以PHYSICS, ATOMIC, MOLECULAR & CHEMICAL综合研究为特色的国际期刊。该刊由Kazan Federal University出版商该刊已被国际重要权威数据库SCIE收录。期刊聚焦PHYSICS, ATOMIC, MOLECULAR & CHEMICAL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0.3。CiteScore指数值为0.9。
Magnetic Resonance In Solids is an international scientific journal focused on the field of nuclear magnetic resonance (NMR) in solid states. The journal covers both basic and applied research on solid state NMR, including but not limited to the structure, dynamics, and phase transitions of matter. Its main content includes original research articles, review articles and technical advances, dedicated to advancing the development and application of solid-state NMR technology. The journal aims to provide a high-quality platform for academia and industry to share the latest research results and technological innovations. Magnetic Resonance in Solid States is an important academic resource for researchers engaged in structural analysis of matter, materials science and related fields.
《固体磁共振》是一份专注于固体核磁共振(NMR)领域的国际性科学期刊。该杂志涵盖了固体NMR的基础研究和应用研究,包括但不限于物质的结构、动力学、和相变等方面的研究。其主要内容包括原创研究文章、综述文章和技术进展,致力于推动固体NMR技术的发展和应用。期刊旨在为学术界和工业界提供一个高质量的平台,以分享最新的研究成果和技术创新。对于那些从事物质结构分析、材料科学和相关领域的研究人员来说,《固体磁共振》是一个重要的学术资源。
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JCR分区等级:Q4
按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:PHYSICS, ATOMIC, MOLECULAR & CHEMICAL | ESCI | Q4 | 39 / 40 |
3.8% |
按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:PHYSICS, ATOMIC, MOLECULAR & CHEMICAL | ESCI | Q4 | 38 / 40 |
6.25% |
Gold OA文章占比 | 研究类文章占比 | 文章自引率 |
89.47% | 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 | SJR | SNIP | CiteScore 指数 | ||||||||||||||||||||
0.9 | 0.142 | 0.212 |
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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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