國際數據挖掘和生物信息學雜志

International Journal Of Data Mining And Bioinformatics 出版商:Inderscience Enterprises Ltd. ISSN:1748-5673 E-ISSN:1748-5681

首頁 生物學 期刊介紹(非官網)

國際數據挖掘和生物信息學雜志基本信息 SCIE

國際數據挖掘和生物信息學雜志是一本在生物學領域享有國際盛譽的優秀雜志,其國際簡稱為INT J DATA MIN BIOIN,全稱《International Journal Of Data Mining And Bioinformatics》,由知名出版機構Inderscience Enterprises Ltd.主辦并發行。自2006年創刊以來,該雜志一直致力于發表生物學領域的專業學術論文,展現獨特且具有前瞻性的科研成果。它不僅是學術交流的重要平臺,更促進了國內外同行間的深入研討與思想碰撞,為生物學的發展做出了卓越貢獻。

基本信息:
ISSN:1748-5673
E-ISSN:1748-5681
大類學科:生物學
研究方向:生物 - 數學與計算生物學
出版信息:
創刊時間:2006
出版地區:SWITZERLAND
出版周期:Quarterly
出版語言:English
評價信息:
年發文量:7
中科院分區:4區
JCR分區:Q4
CiteScore:1

國際數據挖掘和生物信息學雜志雜志介紹

國際數據挖掘和生物信息學雜志(International Journal Of Data Mining And Bioinformatics)(國際簡稱:INT J DATA MIN BIOIN)是一本專注于生物學領域的學術期刊。該期刊由知名的科學出版機構Inderscience Enterprises Ltd.出版。自2006年創刊以來,該雜志一直致力于推動MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY領域的知識創新和學術交流。雜志的內容豐富,覆蓋了生物學的多個子領域,致力于發表生物學各子領域的高質量研究。雜志的審稿標準嚴格,并通過同行評審流程確保發表的文章達到學術界的標準。此外,作為生物學領域的研究者和專業人士,國際數據挖掘和生物信息學雜志是一個不可或缺的資源,它不僅提供了最新的科研信息,也是了解該領域最新研究動態和趨勢的重要窗口。

近年來,國際數據挖掘和生物信息學雜志的發文機構中,以下機構表現突出,發文數量位于前列:SEOUL NATIONAL UNIVERSITY (SNU)(發文量13篇)、GACHON UNIVERSITY(發文量5篇)、NATIONAL INSTITUTE OF TECHNOLOGY (NIT SYSTEM)(發文量5篇)、DALIAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(發文量4篇)、CHANGSHA UNIVERSITY(發文量3篇)、HANDONG GLOBAL UNIVERSITY(發文量3篇)、HUNAN FIRST NORMAL UNIVERSITY(發文量3篇)。這些數據反映了上述機構在生物學領域的研究活躍度和學術貢獻。

期刊CiteScore指數(2024年最新版)

CiteScore排名

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
1 0.173 0.095

學科類別

大類:Social Sciences 小類:Library and Information Sciences

分區

Q3

排名

157 / 280

百分位

43%

1 0.173 0.095

學科類別

大類:Social Sciences 小類:General Biochemistry, Genetics and Molecular Biology

分區

Q4

排名

178 / 221

百分位

19%

1 0.173 0.095

學科類別

大類:Social Sciences 小類:Information Systems

分區

Q4

排名

341 / 394

百分位

13%

CiteScore: 通過計算期刊在特定時間內發表的論文的平均引用次數來衡量期刊的影響力。CiteScore作為Scopus中一系列指標的一部分,與其他如SNIP(源文檔標準化影響)和SJR(SCImago 雜志排名)等指標一起,為期刊評價提供了多維度的視角。

中科院分區

中科院SCI期刊分區2023年12月升級版

Top期刊 綜述期刊 大類學科 小類學科
生物學 4區
MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學
4區
中科院分區表: 旨在評估期刊的學術影響力,為學術投稿提供參考,為科研管理部門的宏觀判斷提供支撐。中科院分區表分區覆蓋廣泛,對JCR(Journal Citation Reports)的自然科學版(SCIE)和社會科學版(SSCI)的全部期刊進行分區,并提供大、小類兩種學科分類體系的分區數據,幫助科研人員在特定學科領域內進行更精確的比較和選擇。

WOS(JCR)分區(2023-2024年最新版)

按JIF指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q4 65 / 65

0.8%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q4 65 / 65

0.77%

期刊近年評價數據統計

中科院分區表

影響因子和CiteScore

國際數據挖掘和生物信息學雜志投稿注意事項

國際數據挖掘和生物信息學雜志(International Journal Of Data Mining And Bioinformatics)是由Inderscience Enterprises Ltd.出版商出版的一本專業學術雜志,收稿方向涵蓋生物學全領域,在行業領域中學術影響力很大,作為行業內的優秀期刊,國際數據挖掘和生物信息學雜志在學術界享有極高的關注度和專業認可度,是MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY研究者發表重要學術成果的首選平臺。盡管審稿速度 12周,或約稿 ,需要耐心等待,但這也是對學術質量的嚴格把控和尊重。國際數據挖掘和生物信息學雜志近期未被列入任何國際期刊預警名單,其學術嚴謹性和出版標準得到了國際學術界的廣泛認可。對于追求在頂級期刊發表研究成果的學者,我們強烈推薦關注并投稿至國際數據挖掘和生物信息學雜志。誠邀您將您的突破性研究成果投稿至國際數據挖掘和生物信息學雜志,與全球科研同仁共享您的學術洞見,并推動MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY的進步。

作者在撰寫學術論文時,作者應嚴格遵守以下準則,以提升論文的學術質量和增加其被接受的可能性:

1、科學性與創新性:確保研究具有明確的科學依據,并且提供領域內的新見解或方法。

2、邏輯性:論文結構應清晰,論點連貫,使讀者能夠順暢地理解作者的思考過程。

3、語言準確性:使用規范的科學術語和表達方式,避免語法錯誤和拼寫錯誤,確保語言的專業性和準確性。

4、數據精確性:所有數據必須經過嚴格校驗,包括表格、圖表和計量單位,以確保研究結果的準確性和可信度。

5、文獻引用:優先引用高質量、時效性強的文獻,特別是目標期刊發表的相關文章,這有助于提升論文的學術權威性。

6、避免一稿多投:遵守學術規范,不得同時向多個期刊提交同一篇論文,以免觸犯著作權法并損害個人學術聲譽。

相關期刊

若用戶需要出版服務,請聯系出版商:INDERSCIENCE ENTERPRISES LTD, WORLD TRADE CENTER BLDG, 29 ROUTE DE PRE-BOIS, CASE POSTALE 896, GENEVA, SWITZERLAND, CH-1215。

主站蜘蛛池模板: 麻豆一区二区99久久久久| 一本大道东京热无码一区| 毛片免费全部免费观看| 啊灬啊灬啊灬岳| 色妞妞www精品视频| 在线免费观看毛片网站| 三上悠亚中文字幕在线播放| 日韩人妻不卡一区二区三区| 亚洲国产欧美无圣光一区| 男人边做边吃奶头视频| 噼里啪啦完整高清观看视频| 黄在线观看网站| 国产精品免费久久久久影院| av片在线观看永久免费| 忘忧草日本在线播放www| 久久久精品波多野结衣AV| 欧洲精品久久久AV无码电影| 亚洲欧美视频二区| 男生女生一起差差差带疼痛 | 久久亚洲色一区二区三区| 欧美三级在线观看不卡视频| 亚洲第一页视频| 男人天堂官方网站| 动漫美女羞羞网站| 色欲香天天天综合网站| 国产国产人免费人成免费视频| 午夜性福利视频| 国产精品成人四虎免费视频| 99热在线播放| 夫妇交换3中文字幕| 一级做α爱过程免费视频| 我两腿被同学摸的直流水| 久久久久国产精品免费免费不卡| 日韩欧美中文字幕出| 亚洲AV综合色区无码一区| 欧美性一交激情视频在线| 亚洲欧美中文字幕| 正在播放年轻大学生情侣| 亚洲视频小说图片| 男女一边摸一边做刺激的视频| 午夜时刻免费入口|