Journal Title:Scientific Data
Scientific Data is a peer-reviewed, open-access journal for descriptions of scientifically valuable datasets, and research that advances the sharing and reuse of scientific data. We aim to promote wider data sharing and reuse, and to credit those that share.
Scientific Data primarily publishes Data Descriptors, a new type of publication that provides detailed descriptions of research datasets, including the methods used to collect the data and technical analyses supporting the quality of the measurements. Data Descriptors focus on helping others reuse data, rather than testing hypotheses, or presenting new interpretations, methods or in-depth analyses.
Scientific Data also welcomes submissions describing analyses or meta-analyses of existing data, and original articles on systems, technologies and techniques that advance data sharing and reuse to support reproducible research.
Scientific Data offers a streamlined but thorough peer-review process that evaluates the rigour and quality of the experiments used to generate the data and the completeness of the description of the data. The actual data are stored in one or more public, community-recognized repositories, and release of the data is verified as a condition of publication.
Scientific Data is open to submissions from a broad range of natural science disciplines, including, but not limited to, data from the life, biomedical and environmental science communities. Submissions may describe big or small data, from new experiments or value-added aggregations of existing data, from major consortiums and single labs. We are also willing to consider descriptions of quantitative datasets from the social sciences, particularly those that may be of use for integrative analyses that stretch across the traditional discipline boundaries between the life, biomedical, environmental and social sciences.
《科學(xué)數(shù)據(jù)》是一本同行評審的開放獲取期刊,用于描述具有科學(xué)價值的數(shù)據(jù)集,以及促進(jìn)科學(xué)數(shù)據(jù)共享和重用的研究。我們的目標(biāo)是促進(jìn)更廣泛的數(shù)據(jù)共享和重用,并贊揚那些分享數(shù)據(jù)的人。
《科學(xué)數(shù)據(jù)》主要出版《數(shù)據(jù)描述符》,這是一種新型出版物,提供研究數(shù)據(jù)集的詳細(xì)描述,包括用于收集數(shù)據(jù)的方法和支持測量質(zhì)量的技術(shù)分析。數(shù)據(jù)描述符專注于幫助其他人重用數(shù)據(jù),而不是測試假設(shè),或提出新的解釋、方法或深入分析。
《科學(xué)數(shù)據(jù)》還歡迎描述現(xiàn)有數(shù)據(jù)的分析或薈萃分析的投稿,以及關(guān)于促進(jìn)數(shù)據(jù)共享和重用以支持可重復(fù)研究的系統(tǒng)、技術(shù)和技巧的原創(chuàng)文章。
《科學(xué)數(shù)據(jù)》提供了一個精簡但全面的??同行評審流程,用于評估用于生成數(shù)據(jù)的實驗的嚴(yán)謹(jǐn)性和質(zhì)量以及對數(shù)據(jù)的描述的完整性。實際數(shù)據(jù)存儲在一個或多個公共的、社區(qū)認(rèn)可的存儲庫中,并且數(shù)據(jù)的發(fā)布經(jīng)過驗證,這是發(fā)布的條件。
科學(xué)數(shù)據(jù)向來自廣泛自然科學(xué)學(xué)科的提交開放,包括但不限于來自生命、生物醫(yī)學(xué)和環(huán)境科學(xué)界的數(shù)據(jù)。提交的內(nèi)容可以描述大數(shù)據(jù)或小數(shù)據(jù),來自新實驗或現(xiàn)有數(shù)據(jù)的增值聚合,來自主要聯(lián)盟和單個實驗室。我們也愿意考慮來自社會科學(xué)的定量數(shù)據(jù)集的描述,特別是那些可能用于跨越生命、生物醫(yī)學(xué)、環(huán)境和社會科學(xué)之間傳統(tǒng)學(xué)科界限的綜合分析的數(shù)據(jù)集。
Scientific Data創(chuàng)刊于2014年,由Springer Nature出版商出版,收稿方向涵蓋Social Sciences - Education全領(lǐng)域,此刊是該細(xì)分領(lǐng)域中屬于非常不錯的SCI期刊,在行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域中學(xué)術(shù)影響力較大,專業(yè)度認(rèn)可很高,所以對原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高,如果您的文章質(zhì)量很高,可以嘗試。平均審稿速度 16 Weeks ,影響因子指數(shù)5.8,該期刊近期沒有被列入國際期刊預(yù)警名單,廣大學(xué)者值得一試。
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
綜合性期刊 | 2區(qū) | MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 綜合性期刊 | 2區(qū) | 否 | 否 |
名詞解釋:
中科院分區(qū)也叫中科院JCR分區(qū),基礎(chǔ)版分為13個大類學(xué)科,然后按照各類期刊影響因子分別將每個類別分為四個區(qū),影響因子5%為1區(qū),6%-20%為2區(qū),21%-50%為3區(qū),其余為4區(qū)。
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
綜合性期刊 | 2區(qū) | MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 綜合性期刊 | 2區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
綜合性期刊 | 2區(qū) | MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 綜合性期刊 | 2區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
綜合性期刊 | 2區(qū) | MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 綜合性期刊 | 2區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
綜合性期刊 | 2區(qū) | MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 綜合性期刊 | 2區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
綜合性期刊 | 2區(qū) | MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 綜合性期刊 | 2區(qū) | 否 | 否 |
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:MULTIDISCIPLINARY SCIENCES | SCIE | Q1 | 16 / 134 |
88.4% |
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:MULTIDISCIPLINARY SCIENCES | SCIE | Q1 | 17 / 135 |
87.78% |
名詞解釋:
WOS即Web of Science,是全球獲取學(xué)術(shù)信息的重要數(shù)據(jù)庫,Web of Science包括自然科學(xué)、社會科學(xué)、藝術(shù)與人文領(lǐng)域的信息,來自全世界近9,000種最負(fù)盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學(xué)術(shù)會議多學(xué)科內(nèi)容。給期刊分區(qū)時會按照某一個學(xué)科領(lǐng)域劃分,根據(jù)這一學(xué)科所有按照影響因子數(shù)值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影響因子值高的就會在高分區(qū)中,最后的劃分結(jié)果分別是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表質(zhì)量最高。
CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 | ||||||||||||||||||||||||||||
11.2 | 1.937 | 1.91 |
|
名詞解釋:
CiteScore:衡量期刊所發(fā)表文獻(xiàn)的平均受引用次數(shù)。
SJR:SCImago 期刊等級衡量經(jīng)過加權(quán)后的期刊受引用次數(shù)。引用次數(shù)的加權(quán)值由施引期刊的學(xué)科領(lǐng)域和聲望 (SJR) 決定。
SNIP:每篇文章中來源出版物的標(biāo)準(zhǔn)化影響將實際受引用情況對照期刊所屬學(xué)科領(lǐng)域中預(yù)期的受引用情況進(jìn)行衡量。
是否OA開放訪問: | h-index: | 年文章數(shù): |
開放 | 35 | 877 |
Gold OA文章占比: | 2021-2022最新影響因子(數(shù)據(jù)來源于搜索引擎): | 開源占比(OA被引用占比): |
99.69% | 5.8 | 0.99... |
研究類文章占比:文章 ÷(文章 + 綜述) | 期刊收錄: | 中科院《國際期刊預(yù)警名單(試行)》名單: |
99.89% | SCIE | 否 |
歷年IF值(影響因子):
歷年引文指標(biāo)和發(fā)文量:
歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù):
歷年自引數(shù)據(jù):
2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計:
國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
USA | 473 |
England | 203 |
CHINA MAINLAND | 198 |
GERMANY (FED REP GER) | 168 |
Italy | 98 |
Australia | 97 |
France | 96 |
Canada | 91 |
Switzerland | 79 |
Netherlands | 76 |
2023-2024機構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計:
機構(gòu) | 數(shù)量 |
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 96 |
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... | 59 |
HELMHOLTZ ASSOCIATION | 52 |
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 46 |
UNITED STATES DEPARTMENT OF ENER... | 46 |
STANFORD UNIVERSITY | 43 |
UNIVERSITY OF LONDON | 40 |
HARVARD UNIVERSITY | 38 |
UNIVERSITY OF OXFORD | 35 |
MAX PLANCK SOCIETY | 29 |
近年引用統(tǒng)計:
期刊名稱 | 數(shù)量 |
NUCLEIC ACIDS RES | 368 |
BIOINFORMATICS | 361 |
others | 360 |
SCI DATA | 289 |
PLOS ONE | 282 |
NATURE | 255 |
SCIENCE | 210 |
P NATL ACAD SCI USA | 191 |
NEUROIMAGE | 170 |
SCI REP-UK | 131 |
近年被引用統(tǒng)計:
期刊名稱 | 數(shù)量 |
SCI DATA | 289 |
others | 169 |
SCI REP-UK | 120 |
REMOTE SENS-BASEL | 104 |
NAT COMMUN | 81 |
FRONT MAR SCI | 68 |
SCI TOTAL ENVIRON | 63 |
PLOS ONE | 54 |
ENVIRON RES LETT | 46 |
NEUROIMAGE | 44 |
近年文章引用統(tǒng)計:
文章名稱 | 數(shù)量 |
Present and future Koppen-Geiger... | 283 |
Data Descriptor: China CO2 emiss... | 118 |
Data Descriptor: TerraClimate, a... | 104 |
The HAM10000 dataset, a large co... | 80 |
ImmPort, toward repurposing of o... | 63 |
The reconstruction of 631 draft ... | 62 |
The eICU Collaborative Research ... | 55 |
Single-cell RNA sequencing of mo... | 55 |
A suite of global, cross-scale t... | 49 |
Global distribution data for cat... | 48 |
同小類學(xué)科的其他優(yōu)質(zhì)期刊 | 影響因子 | 中科院分區(qū) |
Science | 44.7 | 1區(qū) |
Sensors | 3.4 | 3區(qū) |
Plos One | 2.9 | 3區(qū) |
Scientific Reports | 3.8 | 2區(qū) |
Science Progress | 2.6 | 4區(qū) |
Scienceasia | 1 | 4區(qū) |
Iscience | 4.6 | 2區(qū) |
Global Challenges | 4.4 | 4區(qū) |
Symmetry-basel | 2.2 | 3區(qū) |
Arabian Journal For Science And Engineering | 2.6 | 4區(qū) |
若用戶需要出版服務(wù),請聯(lián)系出版商:HEIDELBERGER PLATZ 3, BERLIN, GERMANY, 14197。