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    化學信息與建模雜志

    英文名稱:Journal Of Chemical Information And Modeling   國際簡稱:J. Chem. Inf. Model.
    《Journal Of Chemical Information And Modeling》雜志由American Chemical Society出版社出版,本刊創刊于1961年,發行周期Biweekly,每期雜志都匯聚了全球化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,內容涵蓋了化學的各個方面,為讀者提供了全面而深入的學術視野,為化學-CHEMISTRY, MEDICINAL事業的進步提供了有力的支撐。
    中科院分區
    化學
    大類學科
    1549-9596
    ISSN
    1549-960X
    E-ISSN
    預計審稿速度: 約3.0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

    化學信息與建模雜志雜志簡介

    出版商:American Chemical Society
    出版語言:English
    TOP期刊:
    出版地區:UNITED STATES
    是否預警:

    是否OA:開放

    出版周期:Biweekly
    出版年份:1961
    中文名稱:化學信息與建模雜志

    化學信息與建模雜志(國際簡稱J. Chem. Inf. Model.,英文名稱Journal Of Chemical Information And Modeling)是一本開放獲取(OA)國際期刊,自1961年創刊以來,始終站在化學研究的前沿。該期刊致力于發表在化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,為化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USA、CHINA MAINLAND、GERMANY (FED REP GER)、England、Spain、France、Brazil、Italy、Switzerland、Japan等國家和地區的研究者在《Journal Of Chemical Information And Modeling》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308篇、2015年:發表文章241篇、2016年:發表文章228篇、2017年:發表文章279篇、2018年:發表文章227篇、2019年:發表文章476篇、2020年:發表文章586篇、2021年:發表文章542篇、2022年:發表文章596篇、2023年:發表文章703篇。這些數據反映了期刊在全球化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。《Journal Of Chemical Information And Modeling》將繼續致力于推動化學領域的知識傳播和科學進步,為全球化學問題的解決貢獻力量。

    期刊指數

    • 影響因子:5.6
    • 文章自引率:0.1071...
    • Gold OA文章占比:17.52%
    • CiteScore:9.8
    • 年發文量:703
    • 開源占比:0.1047
    • SJR指數:1.396
    • H-index:142
    • SNIP指數:1.329
    • OA被引用占比:0.0591...
    • 出版國人文章占比:0.12

    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:CHEMISTRY, MEDICINAL SCIE Q1 10 / 72

    86.8%

    學科:CHEMISTRY, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q2 60 / 230

    74.1%

    學科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q1 35 / 249

    86.1%

    學科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 28 / 169

    83.7%

    按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
    學科:CHEMISTRY, MEDICINAL SCIE Q1 10 / 72

    86.81%

    學科:CHEMISTRY, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q1 41 / 231

    82.47%

    學科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q1 42 / 251

    83.47%

    學科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 32 / 169

    81.36%

    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
    化學 2區
    CHEMISTRY, MEDICINAL 藥物化學 CHEMISTRY, MULTIDISCIPLINARY 化學:綜合 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機:信息系統 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計算機:跨學科應用
    2區 2區 3區 3區

    CiteScore(2024年最新版)

    CiteScore 排名
    CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
    9.8 1.396 1.329
    學科類別 分區 排名 百分位
    大類:Social Sciences 小類:Library and Information Sciences Q1 18 / 280

    93%

    大類:Social Sciences 小類:General Chemical Engineering Q1 34 / 273

    87%

    大類:Social Sciences 小類:Computer Science Applications Q1 104 / 817

    87%

    大類:Social Sciences 小類:General Chemistry Q1 58 / 408

    85%

    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 J CHEM INF MODEL 2091
    2 J CHEM PHYS 1083
    3 J CHEM THEORY COMPUT 963
    4 J COMPUT CHEM 933
    5 J MED CHEM 893
    6 J AM CHEM SOC 624
    7 NUCLEIC ACIDS RES 586
    8 J PHYS CHEM B 584
    9 P NATL ACAD SCI USA 581
    10 NATURE 393
    序號 被他刊引用情況 引用次數
    1 J CHEM INF MODEL 2091
    2 MOLECULES 473
    3 INT J MOL SCI 413
    4 J CHEMINFORMATICS 364
    5 SCI REP-UK 355
    6 J COMPUT AID MOL DES 310
    7 EUR J MED CHEM 301
    8 J MED CHEM 287
    9 CHEM REV 276
    10 MOL INFORM 267

    高引用文章

    • New Basis Set Exchange: An Open, Up-to-Date Resource for the Molecular Sciences Community引用次數:144
    • K-DEEP: Protein-Ligand Absolute Binding Affinity Prediction via 3D-Convolutional Neural Networks引用次數:65
    • Analyzing Learned Molecular Representations for Property Prediction引用次數:48
    • Deep Learning in Chemistry引用次數:47
    • GPU-Accelerated Molecular Dynamics and Free Energy Methods in Amber18: Performance Enhancements and New Features引用次數:47
    • GuacaMol: Benchmarking Models for de Novo Molecular Design引用次數:46
    • Reinforced Adversarial Neural Computer for de Novo Molecular Design引用次數:39
    • Comparative Assessment of Scoring Functions: The CASF-2016 Update引用次數:38
    • Mol2vec: Unsupervised Machine Learning Approach with Chemical Intuition引用次數:35
    • Most Ligand-Based Classification Benchmarks Reward Memorization Rather than Generalization引用次數:28
    若用戶需要出版服務,請聯系出版商:AMER CHEMICAL SOC, 1155 16TH ST, NW, WASHINGTON, USA, DC, 20036。

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