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年发文量:0
《有说服力的数学和统计学》(Cogent Mathematics & Statistics)是一本以Multiple综合研究为特色的国际期刊。该刊该刊已被国际重要权威数据库SCIE收录。期刊聚焦Multiple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。
Cogent Mathematics&Statistics is an open access international academic journal. This journal covers a wide range of research areas in mathematics and statistics, including pure mathematics, applied mathematics, statistical methods, probability theory, and more. It aims to promote the dissemination of knowledge in the fields of mathematics and statistics, encourage interdisciplinary research, and provide a platform for the global research community to publish high-quality research results. The journal adopts a peer review process to ensure that published articles meet academic standards.
One of the characteristics of this journal is its open access publishing model, which means that all articles can be accessed online for free without subscription fees, thereby increasing the visibility and impact of research. Its target audience includes university professors, researchers, graduate students, and professionals interested in mathematics and statistics research. The journal particularly welcomes original research that can expand existing theories, propose new concepts, or solve practical problems.
《有说服力的数学和统计学》是一本开放获取的国际学术期刊。该期刊覆盖数学和统计学的广泛研究领域,包括纯数学、应用数学、统计学方法、概率理论等。它旨在促进数学和统计学领域的知识传播,鼓励跨学科研究,并为全球研究社区提供一个发表高质量研究成果的平台。期刊采用同行评审过程,确保发表的文章达到学术界的标准。
该期刊的特点之一是其开放获取的出版模式,这意味着所有文章均可免费在线访问,无需订阅费用,从而增加了研究的可见性和影响力。其目标读者群包括大学教授、研究人员、研究生以及对数学和统计学研究感兴趣的专业人士。期刊特别欢迎那些能够对现有理论进行扩展、提出新概念或解决实际问题的原创研究。
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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:MATHEMATICS | ESCI | Q4 | 488 / 489 |
0.3% |
学科:STATISTICS & PROBABILITY | ESCI | Q4 | 168 / 168 |
0.3% |
按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:MATHEMATICS | ESCI | Q2 | 232 / 489 |
52.66% |
学科:STATISTICS & PROBABILITY | ESCI | Q2 | 65 / 168 |
61.61% |
Gold OA文章占比 | 研究类文章占比 | 文章自引率 |
88.89% | 0.00% | |
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。
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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