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    計算機輔助土木和基礎設施工程

    英文名稱:Computer-aided Civil And Infrastructure Engineering   國際簡稱:COMPUT-AIDED CIV INF
    《Computer-aided Civil And Infrastructure Engineering》雜志由Wiley-Blackwell Publishing Ltd出版社出版,本刊創刊于1986年,發行周期Bimonthly,每期雜志都匯聚了全球工程技術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,內容涵蓋了工程技術的各個方面,為讀者提供了全面而深入的學術視野,為工程技術-COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS事業的進步提供了有力的支撐。
    中科院分區
    工程技術
    大類學科
    1093-9687
    ISSN
    1467-8667
    E-ISSN
    預計審稿速度: 較慢,6-12周
    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

    計算機輔助土木和基礎設施工程雜志簡介

    出版商:Wiley-Blackwell Publishing Ltd
    出版語言:English
    TOP期刊:
    出版地區:UNITED STATES
    是否預警:

    是否OA:未開放

    出版周期:Bimonthly
    出版年份:1986
    中文名稱:計算機輔助土木和基礎設施工程

    計算機輔助土木和基礎設施工程(國際簡稱COMPUT-AIDED CIV INF,英文名稱Computer-aided Civil And Infrastructure Engineering)是一本未開放獲取(OA)國際期刊,自1986年創刊以來,始終站在工程技術研究的前沿。該期刊致力于發表在工程技術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,為工程技術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、Australia、Japan、Canada、England、Italy、South Korea、Spain、GERMANY (FED REP GER)等國家和地區的研究者在《Computer-aided Civil And Infrastructure Engineering》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50篇、2015年:發表文章62篇、2016年:發表文章60篇、2017年:發表文章60篇、2018年:發表文章65篇、2019年:發表文章64篇、2020年:發表文章123篇、2021年:發表文章126篇、2022年:發表文章123篇、2023年:發表文章131篇。這些數據反映了期刊在全球工程技術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。《Computer-aided Civil And Infrastructure Engineering》將繼續致力于推動工程技術領域的知識傳播和科學進步,為全球工程技術問題的解決貢獻力量。

    期刊指數

    • 影響因子:8.5
    • 文章自引率:0.1979...
    • Gold OA文章占比:26.32%
    • CiteScore:17.6
    • 年發文量:131
    • 開源占比:0.1057
    • SJR指數:2.972
    • H-index:68
    • SNIP指數:3.034
    • OA被引用占比:0.0292...
    • 出版國人文章占比:0.28

    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 10 / 169

    94.4%

    學科:CONSTRUCTION & BUILDING TECHNOLOGY SCIE Q1 5 / 91

    95.1%

    學科:ENGINEERING, CIVIL SCIE Q1 2 / 181

    99.2%

    學科:TRANSPORTATION SCIENCE & TECHNOLOGY SCIE Q1 4 / 72

    95.1%

    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 17 / 169

    90.24%

    學科:CONSTRUCTION & BUILDING TECHNOLOGY SCIE Q1 5 / 91

    95.05%

    學科:ENGINEERING, CIVIL SCIE Q1 5 / 181

    97.51%

    學科:TRANSPORTATION SCIENCE & TECHNOLOGY SCIE Q1 6 / 72

    92.36%

    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
    工程技術 1區
    COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計算機:跨學科應用 CONSTRUCTION & BUILDING TECHNOLOGY 結構與建筑技術 ENGINEERING, CIVIL 工程:土木 TRANSPORTATION SCIENCE & TECHNOLOGY 運輸科技
    1區 1區 1區 1區

    CiteScore(2024年最新版)

    CiteScore 排名
    CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
    17.6 2.972 3.034
    學科類別 分區 排名 百分位
    大類:Engineering 小類:Civil and Structural Engineering Q1 4 / 379

    99%

    大類:Engineering 小類:Computer Graphics and Computer-Aided Design Q1 3 / 106

    97%

    大類:Engineering 小類:Computational Theory and Mathematics Q1 5 / 176

    97%

    大類:Engineering 小類:Computer Science Applications Q1 28 / 817

    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-AIDED CIV INF 542
    2 TRANSPORT RES B-METH 100
    3 ENG STRUCT 63
    4 TRANSPORT RES C-EMER 60
    5 TRANSPORT RES REC 53
    6 J COMPUT CIVIL ENG 47
    7 AUTOMAT CONSTR 43
    8 INTEGR COMPUT-AID E 42
    9 J STRUCT ENG 40
    10 EUR J OPER RES 37
    序號 被他刊引用情況 引用次數
    1 COMPUT-AIDED CIV INF 542
    2 IEEE ACCESS 132
    3 ENG STRUCT 127
    4 AUTOMAT CONSTR 120
    5 STRUCT CONTROL HLTH 89
    6 SMART STRUCT SYST 81
    7 SENSORS-BASEL 78
    8 TRANSPORT RES C-EMER 68
    9 MECH SYST SIGNAL PR 64
    10 APPL SCI-BASEL 59

    高引用文章

    • Autonomous Structural Visual Inspection Using Region-Based Deep Learning for Detecting Multiple Damage Types引用次數:136
    • Automatic Pixel-Level Crack Detection and Measurement Using Fully Convolutional Network引用次數:82
    • Deep Transfer Learning for Image-Based Structural Damage Recognition引用次數:71
    • A Fast Detection Method via Region-Based Fully Convolutional Neural Networks for Shield Tunnel Lining Defects引用次數:56
    • Road Damage Detection and Classification Using Deep Neural Networks with Smartphone Images引用次數:55
    • Image-based post-disaster inspection of reinforced concrete bridge systems using deep learning with Bayesian optimization引用次數:45
    • Encoder-decoder network for pixel-level road crack detection in black-box images引用次數:44
    • Automatic pixel-level multiple damage detection of concrete structure using fully convolutional network引用次數:39
    • Autonomous UAVs for Structural Health Monitoring Using Deep Learning and an Ultrasonic Beacon System with Geo-Tagging引用次數:39
    • Automated Pixel-Level Pavement Crack Detection on 3D Asphalt Surfaces with a Recurrent Neural Network引用次數:27
    若用戶需要出版服務,請聯系出版商:WILEY-BLACKWELL PUBLISHING, INC, COMMERCE PLACE, 350 MAIN ST, MALDEN, USA, MA, 02148。

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