期刊影响因子预测新上映_期刊查询入口(2024年12月抢先看)
建模预测,文章就高大上? 最近郑老师对机器学习方面的文章特别感兴趣,感觉只要把机器学习、SHAP建模和其他各种技术往上一堆,文章瞬间就显得高大上,特别有范儿。不过,单纯玩数据的关联性,不讲究实际意义,这也有点不太靠谱。 比如,有一篇发表在《Ecotoxicology and Environmental Safety》上的研究论文,这个期刊可是环境科学与生态学的二区Top期刊,影响因子有6.2呢。文章旨在使用NHANES数据库开发一个可解释的机器学习模型,用基本人口统计数据和挥发性有机化合物(VOCs)来预测心血管疾病(CVD)的发生风险。 研究团队纳入了NHANES 2011-2018数据库中的5,098名参与者,包括515例CVD患者和4583例对照。通过15项尿代谢物指标评估VOCs的暴露情况。研究者将数据集分成训练集(70%)和测试集(30%),并基于6种机器学习模型构建CVD风险预测模型。 结果显示,将基本人口统计数据与VOCs暴露相结合的模型,在预测未来疾病风险方面具有巨大的潜力。文章还用了SHAP法计算每个变量对预测的贡献,用于解释最终模型的输出。 不过,大家要明确,NHANES数据是横截面调查,心血管病的结局可能患者已经几十年前就有心血管病了,而尿液血样、VOCs暴露可都是现采现分析的,用它们来预测心血管病,靠谱吗? 我还发现了一些有意思的指标,比如21个预测因素,用于训练和构建机器学习模型(包括高血压、年龄、SBP、DBP、性别、PIR、BMI、T2 MHA、T34_MHA、AAMA、AMCC、AT等)。SBP和DBP,收缩压和舒张压,高度相关性的东西凑在一起,似乎也不太合适。 郑老师觉得,建模就得有目的,你要预测心血管病发生,病例对照的研究设计总得要吧,当然前瞻性设计更好。NHANES数据可以做预测,但它有死亡的数据,方法要为正确的设计方案服务,否则就玩偏了。 不过话说回来,现在写文章好像也不太关注什么实际意义,尤其NHANES的文章。这篇文章还真的分析得非常不错,值得大家学习!!!
2025SR影响因子预测 Scientific Reports(SR),作为年发文量超过2万篇的顶级期刊,其影响因子(IF)的走势对科研人员至关重要。在heliyon被暂停出版后,SR作为少数大型综合性期刊之一,其稳定性显得尤为重要。 那么,SR在2025年的影响因子会如何变化呢?我们能否提前预测?由于出版周期的原因,最新的影响因子通常会在次年的6月至7月公布。然而,通过影响因子的计算公式,我们可以计算出实时的IF,并预测未来年中发布的IF。 例如,2024年的实时IF可以通过以下公式计算:2024年实时IF = 2022年至2023年发表的文章在2024年的被引次数 / 2022年至2023年发表的文章总数。由于年度尚未结束,计入考量的引用数会偏少,因此可以通过当前月份占比来大致估计全年的最终IF值,再考虑数据入库延迟,并乘以相关系数来预测2025年年中的IF。 堧特定事件、新闻报道或社交媒体传播,某些文章可能因其独特性或时效性而在短时间内引起广泛的学术和媒体关注,从而导致大量的引用,实时IF可能会因此而升高。 根据LetPub官网公布的最新实时IF数据,截止2024年10月29日,Scientific Reports的实时影响因子为2.862。综合多方面因素,我们预测2025年Scientific Reports的最新影响因子将大约为3.72。这一预测与2024年发布的3.8相差不大。此外,考虑到SR的自引率近几年一直维持在5%以下,SR的稳定性似乎得到了维持。 你对此有何看法呢?
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