《Mathematical Geosciences》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 10:52:33 533人看過
《Mathematical Geosciences》雜志收稿范圍涵蓋地球科學(xué)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(xué)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 12周，或約稿 ，影響因子指數(shù)2.8。
該期刊近期沒有被列入國際期刊預(yù)警名單，廣大學(xué)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：SPRINGER HEIDELBERG, TIERGARTENSTRASSE 17, HEIDELBERG, GERMANY, D-69121
其他數(shù)據(jù)
| 是否OA開放訪問： | h-index： | 年文章數(shù)： |
| 未開放 | 67 | 73 |
| 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）： |
| 30.37% | 2.8 | 0.27... |
| 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(yù)警名單（試行）》名單： |
| 100.00% | 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 | 44 |
| GERMANY (FED REP GER) | 24 |
| Canada | 23 |
| France | 22 |
| CHINA MAINLAND | 20 |
| Australia | 18 |
| Spain | 13 |
| England | 12 |
| Italy | 12 |
| Portugal | 12 |
2023-2024機構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計：
| 機構(gòu) | 數(shù)量 |
| HELMHOLTZ ASSOCIATION | 12 |
| TECHNICAL UNIVERSITY FREIBERG | 11 |
| CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... | 8 |
| UNIVERSIDADE DE LISBOA | 8 |
| STANFORD UNIVERSITY | 7 |
| TOTAL SA | 7 |
| CHINA UNIVERSITY OF GEOSCIENCES | 6 |
| UNIVERSIDADE DE AVEIRO | 6 |
| UNIVERSITY OF ADELAIDE | 6 |
| UNIVERSITY OF LAUSANNE | 6 |
近年引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| MATH GEOSCI | 84 |
| COMPUT GEOSCI-UK | 52 |
| WATER RESOUR RES | 34 |
| SPE J | 24 |
| AAPG BULL | 22 |
| J GEOPHYS RES-SOL EA | 22 |
| GEOPHYSICS | 19 |
| ADV WATER RESOUR | 17 |
| COMPUTAT GEOSCI | 17 |
| J GEODESY | 17 |
近年被引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| MATH GEOSCI | 84 |
| J PETROL SCI ENG | 56 |
| NAT RESOUR RES | 38 |
| STOCH ENV RES RISK A | 38 |
| COMPUT GEOSCI-UK | 35 |
| MINERALS-BASEL | 31 |
| COMPUTAT GEOSCI | 26 |
| INT J MIN RECLAM ENV | 21 |
| J HYDROL | 20 |
| PHYS REV E | 16 |
近年文章引用統(tǒng)計：
| 文章名稱 | 數(shù)量 |
| Geostatistics for Compositional ... | 14 |
| A Deep-Learning-Based Geological... | 12 |
| Porous Structure Reconstruction ... | 9 |
| Which Path to Choose in Sequenti... | 8 |
| Fractal-Based Wavelet Filter for... | 8 |
| Variable Selection in Compositio... | 7 |
| Linear Autonomous Compartmental ... | 6 |
| Ore-Waste Discrimination in Epit... | 6 |
| Geostatistical Simulation of Geo... | 6 |
| Discrimination and Variance Stru... | 6 |
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