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    自然方法

    英文名稱(chēng):Nature Methods   國(guó)際簡(jiǎn)稱(chēng):NAT METHODS
    《Nature Methods》雜志由Springer Nature出版社出版,本刊創(chuàng)刊于2004年,發(fā)行周期Monthly,每期雜志都匯聚了全球生物學(xué)領(lǐng)域的最新研究成果,包括原創(chuàng)論文、綜述文章、研究快報(bào)等多種形式,內(nèi)容涵蓋了生物學(xué)的各個(gè)方面,為讀者提供了全面而深入的學(xué)術(shù)視野,為生物學(xué)-BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS事業(yè)的進(jìn)步提供了有力的支撐。
    中科院分區(qū)
    生物學(xué)
    大類(lèi)學(xué)科
    1548-7091
    ISSN
    1548-7105
    E-ISSN
    預(yù)計(jì)審稿速度: 約1.0個(gè)月
    雜志簡(jiǎn)介 期刊指數(shù) WOS分區(qū) 中科院分區(qū) CiteScore 學(xué)術(shù)指標(biāo) 高引用文章

    自然方法雜志簡(jiǎn)介

    出版商:Springer Nature
    出版語(yǔ)言:English
    TOP期刊:
    出版地區(qū):UNITED STATES
    是否預(yù)警:

    是否OA:未開(kāi)放

    出版周期:Monthly
    出版年份:2004
    中文名稱(chēng):自然方法

    自然方法(國(guó)際簡(jiǎn)稱(chēng)NAT METHODS,英文名稱(chēng)Nature Methods)是一本未開(kāi)放獲取(OA)國(guó)際期刊,自2004年創(chuàng)刊以來(lái),始終站在生物學(xué)研究的前沿。該期刊致力于發(fā)表在生物學(xué)領(lǐng)域各個(gè)方面達(dá)到最高科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)和具有重要性的研究成果。全面反映該學(xué)科的發(fā)展趨勢(shì),為生物學(xué)事業(yè)的進(jìn)步提供了有力的支撐。期刊嚴(yán)格遵循職業(yè)道德標(biāo)準(zhǔn),對(duì)于任何形式的抄襲行為,無(wú)論是文字還是圖形,一旦查實(shí),均可能導(dǎo)致稿件被拒絕。

    近年來(lái),來(lái)自USA、GERMANY (FED REP GER)、England、CHINA MAINLAND、Switzerland、Canada、France、Netherlands、Japan、Sweden等國(guó)家和地區(qū)的研究者在《Nature Methods》上發(fā)表了大量的高質(zhì)量文章。該期刊內(nèi)容豐富,包括原創(chuàng)研究、綜述文章、專(zhuān)題觀點(diǎn)、論文預(yù)覽、專(zhuān)家意見(jiàn)等多種類(lèi)型,旨在為全球該領(lǐng)域研究者提供廣泛的學(xué)術(shù)交流平臺(tái)和靈感來(lái)源。

    在過(guò)去幾年中,該期刊保持了穩(wěn)定的發(fā)文量和綜述量,具體數(shù)據(jù)如下:

    2014年:發(fā)表文章156篇、2015年:發(fā)表文章167篇、2016年:發(fā)表文章128篇、2017年:發(fā)表文章157篇、2018年:發(fā)表文章141篇、2019年:發(fā)表文章155篇、2020年:發(fā)表文章142篇、2021年:發(fā)表文章147篇、2022年:發(fā)表文章147篇、2023年:發(fā)表文章193篇。這些數(shù)據(jù)反映了期刊在全球生物學(xué)領(lǐng)域的影響力和活躍度,同時(shí)也展示了其作為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界研究人員首選資源的地位。《Nature Methods》將繼續(xù)致力于推動(dòng)生物學(xué)領(lǐng)域的知識(shí)傳播和科學(xué)進(jìn)步,為全球生物學(xué)問(wèn)題的解決貢獻(xiàn)力量。

    期刊指數(shù)

    • 影響因子:36.1
    • 文章自引率:0.0166...
    • Gold OA文章占比:33.54%
    • CiteScore:58.7
    • 年發(fā)文量:193
    • 開(kāi)源占比:0.1789
    • SJR指數(shù):14.796
    • H-index:257
    • SNIP指數(shù):11.172
    • OA被引用占比:0.1385...
    • 出版國(guó)人文章占比:0.06

    WOS期刊SCI分區(qū)(2023-2024年最新版)

    按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
    學(xué)科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS SCIE Q1 1 / 85

    99.4%

    按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
    學(xué)科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS SCIE Q1 1 / 85

    99.41%

    中科院分區(qū)表

    中科院SCI期刊分區(qū) 2023年12月升級(jí)版
    Top期刊 綜述期刊 大類(lèi)學(xué)科 小類(lèi)學(xué)科
    生物學(xué) 1區(qū)
    BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法
    1區(qū)

    CiteScore(2024年最新版)

    CiteScore 排名
    CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
    58.7 14.796 11.172
    學(xué)科類(lèi)別 分區(qū) 排名 百分位
    大類(lèi):Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類(lèi):Biochemistry Q1 1 / 438

    99%

    大類(lèi):Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類(lèi):Molecular Biology Q1 2 / 410

    99%

    大類(lèi):Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類(lèi):Biotechnology Q1 2 / 311

    99%

    大類(lèi):Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類(lèi):Cell Biology Q1 2 / 285

    99%

    學(xué)術(shù)指標(biāo)分析

    影響因子和CiteScore
    自引率

    影響因子:指某一期刊的文章在特定年份或時(shí)期被引用的頻率,是衡量學(xué)術(shù)期刊影響力的一個(gè)重要指標(biāo)。影響因子越高,代表著期刊的影響力越大 。

    CiteScore:該值越高,代表該期刊的論文受到更多其他學(xué)者的引用,因此該期刊的影響力也越高。

    自引率:是衡量期刊質(zhì)量和影響力的重要指標(biāo)之一。通過(guò)計(jì)算期刊被自身引用的次數(shù)與總被引次數(shù)的比例,可以反映期刊對(duì)于自身研究?jī)?nèi)容的重視程度以及內(nèi)部引用的情況。

    年發(fā)文量:是衡量期刊活躍度和研究產(chǎn)出能力的重要指標(biāo),年發(fā)文量較多的期刊可能擁有更廣泛的讀者群體和更高的學(xué)術(shù)聲譽(yù),從而吸引更多的優(yōu)質(zhì)稿件。

    期刊互引關(guān)系
    序號(hào) 引用他刊情況 引用次數(shù)
    1 NAT METHODS 693
    2 NATURE 378
    3 SCIENCE 305
    4 P NATL ACAD SCI USA 286
    5 CELL 282
    6 NAT BIOTECHNOL 213
    7 BIOINFORMATICS 163
    8 NUCLEIC ACIDS RES 161
    9 NAT COMMUN 158
    10 ELIFE 100
    序號(hào) 被他刊引用情況 引用次數(shù)
    1 SCI REP-UK 2698
    2 NAT COMMUN 2509
    3 ELIFE 1049
    4 FRONT MICROBIOL 894
    5 CELL REP 820
    6 NUCLEIC ACIDS RES 794
    7 PLOS ONE 791
    8 INT J MOL SCI 693
    9 NAT METHODS 693
    10 BIOINFORMATICS 650

    高引用文章

    • U-Net: deep learning for cell counting, detection, and morphometry引用次數(shù):151
    • Species-level functional profiling of metagenomes and metatranscriptomes引用次數(shù):139
    • Accurate detection of complex structural variations using single-molecule sequencing引用次數(shù):126
    • ilastik: interactive machine learning for (bio) image analysis引用次數(shù):114
    • fMRIPrep: a robust preprocessing pipeline for functional MRI引用次數(shù):114
    • Fast, sensitive and accurate integration of single-cell data with Harmony引用次數(shù):104
    • Strelka2: fast and accurate calling of germline and somatic variants引用次數(shù):102
    • Deep generative modeling for single-cell transcriptomics引用次數(shù):93
    • Highly parallel direct RNA sequencing on an array of nanopores引用次數(shù):92
    • Acoustic tweezers for the life sciences引用次數(shù):90
    若用戶(hù)需要出版服務(wù),請(qǐng)聯(lián)系出版商:NATURE PUBLISHING GROUP, MACMILLAN BUILDING, 4 CRINAN ST, LONDON, ENGLAND, N1 9XW。

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