pnas期刊的影响因子解读_2024年sci影响因子(2024年12月精选)
2024年影响因子大揭秘! 最近,大家都在关注2024年影响因子的发布情况。整体来看,影响因子似乎都在下降,这可能意味着学术界正在经历某种“泡沫消除”的过程。不过,即使影响因子下降,想要发表高质量论文的科研人员们依然面临着不小的挑战。 主要期刊影响因子变化 首先,我们来看看几大顶尖期刊的影响因子变化情况。Nature的影响因子从去年的64.8降到了50.5,Science也从56.9降到了44.7。Cell的影响因子更是从64.5降到了45.5。这些变化让人不禁对学术界未来的发展感到一丝担忧。 其他期刊的表现 除了这些顶尖期刊,还有一些期刊的影响因子也有所下降。比如,Nature Energy从去年的49.7降到了49.7,Nature Catalysis从56.9降到了42.8。不过,也有一些期刊的影响因子保持了稳定,比如Nature Reviews Materials,它的影响因子依然高达78.9。 PNAS的影响因子 特别值得一提的是PNAS,它从去年的9.8降到了9.4。这个降幅虽然不算特别大,但也显示出了一定的下降趋势。相比之下,一些其他领域的期刊如JACS、Angewandte Chemie等的影响因子也都有所下降。 其他领域期刊的表现 在材料科学领域,Advanced Materials的影响因子从去年的27.4降到了27.4,Advanced Energy Materials从24.4降到了24.4。在化学领域,ACS Energy Letters的影响因子从19.3降到了19.3,ACS Nano从15.8降到了15.8。 总结 总的来说,2024年影响因子的变化情况让人对学术界未来的发展感到一丝忧虑。不过,即便影响因子下降,科研人员们依然需要努力发表高质量的论文。毕竟,学术研究永远需要不断探索和创新,即使面临再大的挑战,也要勇往直前!ꀀ
《自然通信》影响因子16.6,争议不断 《Nature Communications》(简称NC),被誉为科研界的“小NC”,以其16.6的影响因子稳居中科院1区TOP位置,在科学出版界地位显赫。这一综合性期刊涵盖从生物学到环境科学的广泛领域,其开放获取模式促进了全球科研成果的快速流通和广泛分享。与PNAS、Science Advances等顶级期刊齐名,Nature Communications是许多科研人员梦寐以求的发表平台。 尽管如此,NC在国内学术界引起了不小的争议。一些学者将其奉为顶尖期刊,而其他人则批评其为“水刊”。这种分歧源于对期刊审稿标准和发表内容质量的不同看法。 NC的国人占比为18.29%,自引率为2.90%。尽管如此,这一期刊在科研界的影响力不容小觑,其开放获取模式和广泛的学科覆盖范围使其成为许多科研人员的首选发表平台。
期刊影响因子:真的有那么重要吗? 最近看到公主号上公布了期刊的影响因子,作为一个直观的指标,它确实引起了不小的关注。然而,我总觉得它并没有想象中那么重要。像PNAS、PRL这些老牌期刊,虽然影响因子不高,但在各自领域的认可度却非常高,这是几十年甚至上百年的积累。 不过,对于新期刊来说,影响因子确实很重要。高的影响因子不仅能吸引更多关注,还能带来更多的稿件和更好的质量。比如,eScience的影响因子是42.9,Innovation是33.2,Nano-Micro Letters是31.6,Advanced Powder Materials是28.6,Electrochemical Energy Reviews是28.4,Advanced Composites and Hybrid Materials是23.2,InfoMat是22.7,EnergyChem是22.2。 总的来说,影响因子虽然是一个重要的指标,但它并不是唯一的衡量标准。期刊的真正价值在于其内容的质量和影响力,而不仅仅是一个数字。希望国产期刊能够继续加油,不断提升自己的影响力!
国刊超顶刊!影响因子飙升 国产期刊Science Bulletin的影响因子已经超过了美国PNAS,成为综合性期刊中的佼佼者! 影响因子:18.8 中科院分区:1区 自引率:2.7% 堥𝤺 比:62.74% ⏱ 审稿周期:0.5个月 Science Bulletin是一份由中国科学院和国家自然科学基金共同主办的半月刊国际期刊,致力于发表关于自然科学和高科技领域的高水准同行评审研究。其研究范围广泛,从基础科学到应用技术,为科学界提供即时、权威的新闻和对全球未来趋势的宝贵见解。 这本综合性TOP区期刊不仅影响因子高达18.8,而且对国人非常友好,国人占比达到62.74%。自引率低,非预警,最重要的是可以选择无版面费模式发表,是冲击顶刊的理想选择。
学术圈的好期刊标准:你真的懂吗? 今天突然想到一个问题:对于科研工作者来说,什么样的期刊才是好期刊?曾经我以为这个问题很简单,看分区和影响因子就行了,最多再看看篇均被引次数。但后来我发现,这个问题其实挺有意思的。 首先,理工科的CNS(Cell、Nature、Science)和PNAS(美国国家科学院院刊)无疑是顶尖的,再加上一些子刊中的佼佼者,这些期刊在学术圈的地位无可撼动。而文科方面,除了《ZG社会科学》等少数专业顶刊,很多所谓的权威期刊其实都是各高校自定的。这里面门道可多了。 举个例子吧,很多非子刊的X科院一区期刊,无论你是专业领域一区排名第一的还是倒数第一的,最后在计算教师绩效、研究生毕业、评优评奖时都是一样的待遇(大多数学校不会细分一级、二级、三级核心,直接按照X科院或JCR的分区一刀切)。那这里面学问可大了。 我有个师姐,刚从某211高校毕业。她学校要求博士毕业前必须以第一作者发表一篇JCR Q1的SCI。于是她废寝忘食,牺牲了很多休息和恋爱时间,最后发了4篇X科院一区的论文(当然都是JCR Q1)。而她的室友用远小于她的时间和精力发了一篇X科院三区但JCR Q1的期刊。最后两人同时毕业,但工作差距却不大。那位手握4篇一区的师姐因为本科二本学历,最后勉强进了一个中部有硕士点的双非一本开始非升即走;而那位只有一篇文章踩在毕业线上毕业的师姐最后去了一个西部二本直接给编(本科也是双非,不过是一本)。在我看来,这两个position真的差距不大。 重点来了!在第一位师姐去的中部一本,X科院一区和二区统一被列为B类期刊(A+为CNS,A类为子刊和PNAS)。换而言之,最后评定人才等级、计算安家费和住房补贴还有科研启动费时,她和发了4篇二区其实没区别。但是另一位去了二本的师姐,学校规定只要是SCI除了CNS之外都算核心。因此手握一篇X科院三区在计算各种钱还有评级时就和发了一篇一区一样。可以想见,在以后评职称时,两位师姐将要面对的将是完全不一样的压力。前者至少要发个二区才算B刊,后者发个JCR的Q4那都能算核心。 所以到底什么样的期刊算好期刊?答案很简单:你所在单位认可它并且把它的期刊级别提得很高的期刊就是好期刊。
街景图像分析:城市社区特征的隐藏钥匙 期刊:Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) 𗥽𑥓因子:11.1 标题:街景图像分析解锁隐藏的城市社区特征 关键词:城市视觉智能 社会经济状况 城市规划 计算机视觉 公共健康 研究问题 城市外观(如建筑立面、街道设施、绿植)如何与社区的社会经济特征相关? 街景图像能否有效预测邻里社会经济状况(如贫困、健康、犯罪率等)? 街景图像与传统功能性指标相比,预测效果如何? 研究背景:美国七个大都会区 数据:27百万张街景图像、人口普查、健康及犯罪数据 研究方法: 街景特征提取:利用计算机视觉模型分析街景图像,提取建筑、绿地、街道设施等环境特征。 预测模型构建:对比街景图像、POI和动态人口数据,用LASSO回归预测社区的贫困、健康、犯罪和交通行为。 结论:研究表明,街景图像中的环境特征能有效预测社区社会经济状况,甚至优于POI等传统功能性指标,尤其在交通行为和犯罪预测中表现尤佳。这一发现表明城市外观蕴含着丰富的信息,可用于支持城市政策的精细化制定。 亮点: 街景图像分析能高效预测社区的交通、健康和犯罪特征,比传统功能性数据(如POI)更具优势。 视觉特征能解释高达83%的交通行为和64%的犯罪率差异,揭示城市外观与社会经济状态的紧密联系。
PNAS发表!比NC和SA如何? 文章终于成功发表在中科院1区顶尖综合性期刊PNAS上,这可是《美国科学院院报》(Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America)哦!最新影响因子9.4,等了快一年,终于accept啦! 这篇文章是由Irene Salinas编辑,来自新墨西哥大学的Albuquerque分校。文章是在2023年8月29日收到,2024年7月24日被Editorial Board Member Tadatsugu Taniguchi接受。 那么,PNAS和另外两大顶尖综合性期刊NC和SA相比如何呢?虽然PNAS的影响因子稍微低一点,但它们还是同一档次的期刊哦!至于哪个更难发,那就见仁见智了。 再次感谢专业审稿人的严格把关,让我们的文章能够顺利发表!
生物信息学在线辅导服务! 嘿,大家好!我是Dorothy,最近我一直在琢磨找点副业,毕竟马上要成为青椒了,时间还挺充裕的。想着不如来点实在的,给大家提供一些生物信息学的在线辅导服务吧!无论是本科生、硕士生还是博士生,只要你需要,随时找我聊。 先说说我的背景吧,我在中山大学生命科学学院完成了本科,之后又去了香港浸会大学和香港科技大学攻读硕士和博士学位。毕业后,我还在加拿大英属哥伦比亚大学做了博士后研究,专注于机器学习在生物医学领域的应用。 我的专业领域主要是生物信息学,但我也能教生物统计学、计算生物学、生物学(涵盖所有分支)、生物医学、数学和计算机科学。我熟练掌握R、Python、Perl、Prism、Photoshop等各种工具软件,真的是样样精通。 作为主要作者,我在《美国国家科学院院刊》(PNAS)、《核酸研究》、《植物细胞》、《阿尔茨海默病与痴呆症》等高影响力期刊上发表过多篇论文,影响因子都超过10分。我还参与发表了近20篇学术论文,真的是经验丰富。 更重要的是,我有丰富的教学经验。曾经指导过本科生、硕士生和博士生,帮助他们顺利完成学业。如果你也需要这样的辅导,欢迎随时联系我! 总之,无论你是需要论文指导还是期刊发表,我都会尽力帮你。让我们一起在学术的道路上越走越远吧!✨
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