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    工業計算機

    英文名稱:Computers In Industry   國際簡稱:COMPUT IND
    《Computers In Industry》雜志由Elsevier出版社出版,本刊創刊于1980年,發行周期Bimonthly,每期雜志都匯聚了全球計算機科學領域的最新研究成果,包括原創論文、綜述文章、研究快報等多種形式,內容涵蓋了計算機科學的各個方面,為讀者提供了全面而深入的學術視野,為計算機科學-COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS事業的進步提供了有力的支撐。
    中科院分區
    計算機科學
    大類學科
    0166-3615
    ISSN
    1872-6194
    E-ISSN
    預計審稿速度: 約6.0個月
    雜志簡介 期刊指數 WOS分區 中科院分區 CiteScore 學術指標 高引用文章

    工業計算機雜志簡介

    出版商:Elsevier
    出版語言:English
    TOP期刊:
    出版地區:NETHERLANDS
    是否預警:

    是否OA:未開放

    出版周期:Bimonthly
    出版年份:1980
    中文名稱:工業計算機

    工業計算機(國際簡稱COMPUT IND,英文名稱Computers In Industry)是一本未開放獲取(OA)國際期刊,自1980年創刊以來,始終站在計算機科學研究的前沿。該期刊致力于發表在計算機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,為計算機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、England、France、USA、Italy、Spain、GERMANY (FED REP GER)、India、Brazil、Portugal等國家和地區的研究者在《Computers In Industry》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102篇、2015年:發表文章102篇、2016年:發表文章91篇、2017年:發表文章56篇、2018年:發表文章139篇、2019年:發表文章124篇、2020年:發表文章77篇、2021年:發表文章151篇、2022年:發表文章161篇、2023年:發表文章151篇。這些數據反映了期刊在全球計算機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。《Computers In Industry》將繼續致力于推動計算機科學領域的知識傳播和科學進步,為全球計算機科學問題的解決貢獻力量。

    期刊指數

    • 影響因子:8.2
    • 文章自引率:0.08
    • Gold OA文章占比:35.91%
    • CiteScore:18.9
    • 年發文量:151
    • 開源占比:0.1636
    • SJR指數:2.453
    • H-index:87
    • SNIP指數:3.137
    • OA被引用占比:0.0878...
    • 出版國人文章占比:0.17

    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:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 11 / 169

    93.8%

    按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
    學科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 21 / 169

    87.87%

    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
    計算機科學 1區
    COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計算機:跨學科應用
    2區

    CiteScore(2024年最新版)

    CiteScore 排名
    CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
    18.9 2.453 3.137
    學科類別 分區 排名 百分位
    大類:Engineering 小類:General Engineering Q1 4 / 307

    98%

    大類:Engineering 小類:General Computer Science Q1 9 / 232

    96%

    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 COMPUT IND 273
    2 MECH SYST SIGNAL PR 105
    3 INT J PROD RES 86
    4 EXPERT SYST APPL 79
    5 INT J ADV MANUF TECH 68
    6 J CLEAN PROD 67
    7 INT J PROD ECON 58
    8 IEEE T IND INFORM 50
    9 AUTOMAT CONSTR 45
    10 EUR J OPER RES 43
    序號 被他刊引用情況 引用次數
    1 COMPUT IND 273
    2 IEEE ACCESS 213
    3 INT J ADV MANUF TECH 108
    4 INT J PROD RES 90
    5 COMPUT IND ENG 88
    6 SUSTAINABILITY-BASEL 86
    7 APPL SCI-BASEL 71
    8 J CLEAN PROD 64
    9 J INTELL MANUF 60
    10 INT J COMPUT INTEG M 51

    高引用文章

    • The industrial internet of things (IIoT): An analysis framework引用次數:66
    • Digital Supply Chain: Literature review and a proposed framework for future research引用次數:50
    • A novel convolutional neural network based fault recognition method via image fusion of multi-vibration-signals引用次數:49
    • An integrated neutrosophic ANP and VIKOR method for achieving sustainable supplier selection: A case study in importing field引用次數:43
    • Analysis of the driving and dependence power of barriers to adopt industry 4.0 in Indian manufacturing industry引用次數:41
    • Bearing performance degradation assessment using long short-term memory recurrent network引用次數:41
    • Generative adversarial networks for data augmentation in machine fault diagnosis引用次數:40
    • Industry 4.0 as an enabler of proximity for construction supply chains: A systematic literature review引用次數:40
    • Blockchain technology in agri-food value chain management: A synthesis of applications, challenges and future research directions引用次數:37
    • Deep convolutional neural network based planet bearing fault classification引用次數:32
    若用戶需要出版服務,請聯系出版商:ELSEVIER SCIENCE BV, PO BOX 211, AMSTERDAM, NETHERLANDS, 1000 AE。

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