《Journal Of Theoretical Biology》雜志的收稿范圍和要求是什么？
來源：優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 10:47:23 439人看過
《Journal Of Theoretical Biology》雜志收稿范圍涵蓋數(shù)學全領(lǐng)域，此刊是該細分領(lǐng)域中屬于非常不錯的SCI期刊，在行業(yè)細分領(lǐng)域中學術(shù)影響力較大，專業(yè)度認可很高，所以對原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高，如果您的文章質(zhì)量很高，可以嘗試。
平均審稿速度 約3.0個月 約14.2周，影響因子指數(shù)1.9。
該期刊近期沒有被列入國際期刊預警名單，廣大學者值得一試。
具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服，在線客服團隊會及時為您答疑解惑，提供針對性的建議和解決方案。
出版商聯(lián)系方式：ACADEMIC PRESS LTD- ELSEVIER SCIENCE LTD, 24-28 OVAL RD, LONDON, ENGLAND, NW1 7DX
其他數(shù)據(jù)
| 是否OA開放訪問： | h-index： | 年文章數(shù)： |
| 未開放 | 139 | 160 |
| Gold OA文章占比： | 2021-2022最新影響因子（數(shù)據(jù)來源于搜索引擎）: | 開源占比（OA被引用占比）： |
| 34.91% | 1.9 | 0.17... |
| 研究類文章占比：文章 ÷（文章 + 綜述） | 期刊收錄： | 中科院《國際期刊預警名單（試行）》名單： |
| 99.38% | SCIE | 否 |
歷年IF值(影響因子)：
歷年引文指標和發(fā)文量：
歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù)：
歷年自引數(shù)據(jù)：
發(fā)文統(tǒng)計
2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計：
| 國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
| USA | 312 |
| CHINA MAINLAND | 159 |
| England | 145 |
| Japan | 101 |
| France | 82 |
| Canada | 69 |
| Australia | 67 |
| GERMANY (FED REP GER) | 57 |
| India | 56 |
| Italy | 38 |
2023-2024機構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計：
| 機構(gòu) | 數(shù)量 |
| CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... | 53 |
| UNIVERSITY OF OXFORD | 44 |
| UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 33 |
| KYUSHU UNIVERSITY | 19 |
| UNIVERSITY OF LONDON | 18 |
| UNIVERSITY OF TOKYO | 17 |
| INRAE | 16 |
| UNIVERSITY SYSTEM OF GEORGIA | 16 |
| CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 15 |
| SORBONNE UNIVERSITE | 15 |
近年引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| J THEOR BIOL | 1037 |
| P NATL ACAD SCI USA | 592 |
| NATURE | 496 |
| SCIENCE | 399 |
| PLOS ONE | 362 |
| BIOINFORMATICS | 283 |
| B MATH BIOL | 212 |
| PHYS REV E | 210 |
| NUCLEIC ACIDS RES | 186 |
| J MATH BIOL | 183 |
近年被引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| J THEOR BIOL | 1037 |
| SCI REP-UK | 564 |
| B MATH BIOL | 297 |
| PHYS REV E | 289 |
| PLOS COMPUT BIOL | 268 |
| MATH BIOSCI ENG | 267 |
| PHYSICA A | 245 |
| PLOS ONE | 207 |
| J MATH BIOL | 201 |
| GENOMICS | 194 |
近年文章引用統(tǒng)計：
| 文章名稱 | 數(shù)量 |
| Identification of protein subcel... | 42 |
| Identifying 5-methylcytosine sit... | 27 |
| SPrenylC-PseAAC: A sequence-base... | 26 |
| iMethyl-STTNC: Identification of... | 24 |
| Self-binding peptides: Binding-u... | 23 |
| iRNA-PseKNC(2methyl): Identify R... | 21 |
| Mathematical modeling of tumor-i... | 18 |
| Predicting protein submitochondr... | 17 |
| DPP-PseAAC: A DNA-binding protei... | 17 |
| iMem-2LSAAC: A two-level model f... | 16 |
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