計算材料科學
計算材料科學雜志簡介
- 出版商：Elsevier
- 出版語言：English
- TOP期刊：否
- 出版地區：NETHERLANDS
- 是否預警：否
- 是否OA：未開放
- 出版周期：Monthly
- 出版年份：1992
- 中文名稱：計算材料科學
- 是否OA：未開放
計算材料科學（國際簡稱COMP MATER SCI，英文名稱Computational Materials Science）是一本未開放獲取（OA）國際期刊，自1992年創刊以來，始終站在材料科學研究的前沿。該期刊致力于發表在材料科學領域各個方面達到最高科學標準和具有重要性的研究成果。全面反映該學科的發展趨勢，為材料科學事業的進步提供了有力的支撐。期刊嚴格遵循職業道德標準，對于任何形式的抄襲行為，無論是文字還是圖形，一旦查實，均可能導致稿件被拒絕。
近年來，來自CHINA MAINLAND、USA、GERMANY (FED REP GER)、India、France、Japan、Iran、England、Russia、Australia等國家和地區的研究者在《Computational Materials Science》上發表了大量的高質量文章。該期刊內容豐富，包括原創研究、綜述文章、專題觀點、論文預覽、專家意見等多種類型，旨在為全球該領域研究者提供廣泛的學術交流平臺和靈感來源。
在過去幾年中，該期刊保持了穩定的發文量和綜述量，具體數據如下：
2014年：發表文章757篇、2015年：發表文章596篇、2016年：發表文章571篇、2017年：發表文章554篇、2018年：發表文章736篇、2019年：發表文章606篇、2020年：發表文章629篇、2021年：發表文章882篇、2022年：發表文章596篇、2023年：發表文章611篇。這些數據反映了期刊在全球材料科學領域的影響力和活躍度，同時也展示了其作為學術界和工業界研究人員首選資源的地位。《Computational Materials Science》將繼續致力于推動材料科學領域的知識傳播和科學進步，為全球材料科學問題的解決貢獻力量。
期刊指數
- 影響因子：3.1
- 文章自引率：0.0606...
- Gold OA文章占比：20.28%
- CiteScore：6.5
- 年發文量：611
- 開源占比：0.0588
- SJR指數：0.741
- H-index：97
- SNIP指數：0.961
- OA被引用占比：0.0287...
- 出版國人文章占比：0.34
WOS期刊SCI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：MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY | SCIE | Q2 | 208 / 438 |
52.6% |
| 按JCI指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY | SCIE | Q2 | 201 / 438 |
54.22% |
中科院分區表
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 |
| 否 | 否 | 材料科學 3區 |
MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY
材料科學：綜合
3區
|
CiteScore（2024年最新版）
CiteScore 排名
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 6.5 | 0.741 | 0.961 |
|
學術指標分析
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期被引用的頻率，是衡量學術期刊影響力的一個重要指標。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：是衡量期刊質量和影響力的重要指標之一。通過計算期刊被自身引用的次數與總被引次數的比例，可以反映期刊對于自身研究內容的重視程度以及內部引用的情況。
年發文量：是衡量期刊活躍度和研究產出能力的重要指標，年發文量較多的期刊可能擁有更廣泛的讀者群體和更高的學術聲譽，從而吸引更多的優質稿件。
期刊互引關系
| 序號 | 引用他刊情況 | 引用次數 |
| 1 | PHYS REV B | 2695 |
| 2 | ACTA MATER | 1330 |
| 3 | COMP MATER SCI | 1062 |
| 4 | PHYS REV LETT | 997 |
| 5 | J CHEM PHYS | 725 |
| 6 | J APPL PHYS | 536 |
| 7 | J NUCL MATER | 492 |
| 8 | J PHYS CHEM C | 408 |
| 9 | APPL PHYS LETT | 406 |
| 10 | SCIENCE | 372 |
| 序號 | 被他刊引用情況 | 引用次數 |
| 1 | COMP MATER SCI | 1062 |
| 2 | J PHYS CHEM C | 595 |
| 3 | MATER RES EXPRESS | 536 |
| 4 | PHYS REV B | 462 |
| 5 | PHYS CHEM CHEM PHYS | 449 |
| 6 | APPL SURF SCI | 411 |
| 7 | MATERIALS | 378 |
| 8 | J ALLOY COMPD | 374 |
| 9 | J APPL PHYS | 366 |
| 10 | ACTA MATER | 299 |
高引用文章
- Matminer: An open source toolkit for materials data mining引用次數：69
- DAMASK - The Dusseldorf Advanced Material Simulation Kit for modeling multi-physics crystal plasticity, thermal, and damage phenomena from the single crystal up to the component scale引用次數：53
- Accelerating high-throughput searches for new alloys with active learning of interatomic potentials引用次數：42
- Deep learning approaches for mining structure-property linkages in high contrast composites from simulation datasets引用次數：32
- Three-dimensional modeling of the microstructure evolution during metal additive manufacturing引用次數：29
- Electronic and magnetic properties of single-layer boron phosphide associated with materials processing defects引用次數：25
- Heat and fluid flow in additive manufacturing-Part I: Modeling of powder bed fusion引用次數：24
- Predicting the thermodynamic stability of perovskite oxides using machine learning models引用次數：23
- A data-driven statistical model for predicting the critical temperature of a superconductor引用次數：23
- Improving direct physical properties prediction of heterogeneous materials from imaging data via convolutional neural network and a morphology-aware generative model引用次數：21
