《Swarm Intelligence》雜志目前處于幾區(qū)?
來源:優(yōu)發(fā)表網整理 2024-09-18 11:07:56 502人看過
《Swarm Intelligence》雜志在中科院分區(qū)中的情況如下:大類學科:計算機科學, 分區(qū):4區(qū); 小類學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機:人工智能, 分區(qū):4區(qū)。
中科院分區(qū)決定了SCI期刊在學術界的地位和影響力,對科研人員和學術機構具有重要的參考價值,具體如下:
對SCI期刊的評價:中科院分區(qū)通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級,為科研人員和學術機構提供了一個評估SCI期刊學術影響力的重要依據(jù)。分區(qū)越高,說明該期刊在學科內的學術影響力越大,發(fā)表的文章質量越高。
對科研人員的成果評估:科研人員發(fā)表的論文所在的中科院分區(qū),可以作為評估其研究成果質量的一個指標。
對科研資源的分配:中科院分區(qū)在科研資源分配方面也起到重要作用??蒲袡C構在制定科研政策、分配科研資源時,會參考中科院分區(qū)。
對科研人員投稿的指導:中科院分區(qū)為科研人員選擇投稿期刊提供了參考。科研人員在選擇投稿期刊時,會參考中科院分區(qū),以提高論文被接受的可能性,并增加研究成果的影響力。
《Swarm Intelligence》雜志是一本專注于計算機:人工智能領域的國際期刊,由Springer US?出版,創(chuàng)刊于2007年,出版周期為4 issues per year。
《群體智能》是一份主要的同行評議出版物,專門報道群體智能多學科領域的研究和發(fā)展。該期刊發(fā)表關于群體智能理論、實驗和/或實踐方面的原創(chuàng)研究文章和偶爾的評論文章。所有文章均以印刷版和電子版形式出版。出版不收取版面費?!度后w智能》每季度出版一次。群體智能領域涉及由許多個體組成的系統(tǒng),這些個體使用分散控制和自組織進行協(xié)調。特別是,它關注的是集體行為,這些行為是由個體之間以及與環(huán)境之間的局部互動產生的。它是一個快速發(fā)展的領域,涵蓋了多個學科研究人員的努力,從動物行為學和社會科學到運籌學和計算機工程。群體智能將報告對群體智能系統(tǒng)的理解和利用方面的進展,即基于群體智能原理的系統(tǒng)。
本期刊特別關注以下主題:
? 集體生物系統(tǒng)的建模和分析,例如社會性昆蟲群落、群集
脊椎動物和人類群體以及任何其他群體智能系統(tǒng);
? 生物群體智能模型在現(xiàn)實世界問題中的應用,例如分布式
計算、數(shù)據(jù)聚類、圖形分區(qū)、優(yōu)化和決策;
? 蟻群優(yōu)化、粒子群優(yōu)化、
群體機器人和其他群體智能算法的理論和實證研究。
《Swarm Intelligence》雜志學術影響力具體如下:
在學術影響力方面,IF影響因子為2.1,顯示出其在計算機:人工智能學領域的學術影響力和認可度。
JCR分區(qū):Q3
按JIF指標學科分區(qū),在學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q3,排名:123 / 197,百分位:37.8%;ROBOTICS中為Q3,排名:28 / 46,百分位:40.2%;
按JCI指標學科分區(qū),在學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q2,排名:83 / 198,百分位:58.33%;ROBOTICS中為Q2,排名:22 / 46,百分位:53.26%;
《Swarm Intelligence》雜志的審稿周期預計為:平均審稿速度 12周,或約稿 ,投稿需滿足English撰寫,期刊注重原創(chuàng)性與學術嚴謹性,明確拒絕抄襲或一稿多投,Gold OA占比:45.24%,這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質量的研究成果。
該雜志其他關鍵數(shù)據(jù):
CiteScore分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2024年最新版):5.7,進一步證明了其學術貢獻和影響力。
H指數(shù):32,年發(fā)文量:9篇
CiteScore分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2024年最新版)
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 | ||||||||
| 5.7 | 0.681 | 1.212 |
|
名詞解釋:
CiteScore:衡量期刊所發(fā)表文獻的平均受引用次數(shù)。
SJR:SCImago 期刊等級衡量經過加權后的期刊受引用次數(shù)。引用次數(shù)的加權值由施引期刊的學科領域和聲望 (SJR) 決定。
SNIP:每篇文章中來源出版物的標準化影響將實際受引用情況對照期刊所屬學科領域中預期的受引用情況進行衡量。
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