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Ecological Informatics SCIE

Ecological Informatics

  • ISSN:1574-9541
  • ESSN:1878-0512
  • 國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)簡(jiǎn)稱:ECOL INFORM
  • 出版地區(qū):NETHERLANDS
  • 出版周期:Quarterly
  • 研究方向:環(huán)境科學(xué) - 生態(tài)學(xué)
  • 出版年份:2006
  • 語(yǔ)言:English
  • 是否OA:未開放
  • 學(xué)科領(lǐng)域

    環(huán)境科學(xué)與生態(tài)學(xué)
  • 中科院分區(qū)

    2區(qū)
  • JCR分區(qū)

    Q1
  • IF影響因子

    5.8
  • 是否預(yù)警

期刊簡(jiǎn)介

Journal Title:Ecological Informatics

The journal Ecological Informatics is devoted to the publication of high quality, peer-reviewed articles on all aspects of computational ecology, data science and biogeography. The scope of the journal takes into account the data-intensive nature of ecology, the growing capacity of information technology to access, harness and leverage complex data as well as the critical need for informing sustainable management in view of global environmental and climate change.

The nature of the journal is interdisciplinary at the crossover between ecology and informatics. It focuses on novel concepts and techniques for image- and genome-based monitoring and interpretation, sensor- and multimedia-based data acquisition, internet-based data archiving and sharing, data assimilation, modelling and prediction of ecological data.

中文簡(jiǎn)介

《生態(tài)信息學(xué)》雜志致力于發(fā)表計(jì)算生態(tài)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)和生物地理學(xué)各個(gè)方面的高質(zhì)量、同行評(píng)審的文章。該期刊的范圍考慮到生態(tài)學(xué)的數(shù)據(jù)密集型性質(zhì)、信息技術(shù)獲取、利用和利用復(fù)雜數(shù)據(jù)的能力不斷增長(zhǎng),以及鑒于全球環(huán)境和氣候變化對(duì)可持續(xù)管理的迫切需求。

該期刊的性質(zhì)是跨學(xué)科的,介于生態(tài)學(xué)和信息學(xué)之間。它側(cè)重于基于圖像和基因組的監(jiān)測(cè)和解釋、基于傳感器和多媒體的數(shù)據(jù)采集、基于互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)存檔和共享、數(shù)據(jù)同化、生態(tài)數(shù)據(jù)建模和預(yù)測(cè)的新概念和技術(shù)。

期刊點(diǎn)評(píng)

Ecological Informatics創(chuàng)刊于2006年,由Elsevier出版商出版,收稿方向涵蓋環(huán)境科學(xué) - 生態(tài)學(xué)全領(lǐng)域,此刊是該細(xì)分領(lǐng)域中屬于非常不錯(cuò)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(duì)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 較慢,18-36周 ,影響因子指數(shù)5.8,該期刊近期沒有被列入國(guó)際期刊預(yù)警名單,廣大學(xué)者值得一試。

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2023年12月升級(jí)版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
環(huán)境科學(xué)與生態(tài)學(xué) 2區(qū) ECOLOGY 生態(tài)學(xué) 2區(qū)

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(gè)大類學(xué)科,然后按照各類期刊影響因子分別將每個(gè)類別分為四個(gè)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)。

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2022年12月升級(jí)版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
環(huán)境科學(xué)與生態(tài)學(xué) 3區(qū) ECOLOGY 生態(tài)學(xué) 3區(qū)

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2021年12月舊的升級(jí)版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
環(huán)境科學(xué)與生態(tài)學(xué) 3區(qū) ECOLOGY 生態(tài)學(xué) 3區(qū)

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2021年12月基礎(chǔ)版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
環(huán)境科學(xué)與生態(tài)學(xué) 3區(qū) ECOLOGY 生態(tài)學(xué) 3區(qū)

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2021年12月升級(jí)版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
環(huán)境科學(xué)與生態(tài)學(xué) 3區(qū) ECOLOGY 生態(tài)學(xué) 3區(qū)

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2020年12月舊的升級(jí)版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
環(huán)境科學(xué)與生態(tài)學(xué) 3區(qū) ECOLOGY 生態(tài)學(xué) 3區(qū)

WOS分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2023-2024年最新版)

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:ECOLOGY SCIE Q1 16 / 195

92.1%

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:ECOLOGY SCIE Q1 14 / 195

93.08%

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(kù),Web of Science包括自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、藝術(shù)與人文領(lǐng)域的信息,來(lái)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(huì)議多學(xué)科內(nèi)容。給期刊分區(qū)時(shí)會(huì)按照某一個(gè)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(huì)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分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
8.3 1.101 1.475
學(xué)科 分區(qū) 排名 百分位
大類:Mathematics 小類:Applied Mathematics Q1 26 / 635

95%

大類:Mathematics 小類:Modeling and Simulation Q1 23 / 324

93%

大類:Mathematics 小類:Computational Theory and Mathematics Q1 14 / 176

92%

大類:Mathematics 小類:Ecology, Evolution, Behavior and Systematics Q1 59 / 721

91%

大類:Mathematics 小類:Ecology Q1 42 / 461

90%

大類:Mathematics 小類:Ecological Modeling Q1 8 / 41

81%

大類:Mathematics 小類:Computer Science Applications Q1 150 / 817

81%

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(jí)衡量經(jīng)過(guò)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(lái)源出版物的標(biāo)準(zhǔn)化影響將實(shí)際受引用情況對(duì)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。

其他數(shù)據(jù)

是否OA開放訪問(wèn): h-index: 年文章數(shù):
未開放 42 403
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影響因子(數(shù)據(jù)來(lái)源于搜索引擎): 開源占比(OA被引用占比):
23.03% 5.8 0.11...
研究類文章占比:文章 ÷(文章 + 綜述) 期刊收錄: 中科院《國(guó)際期刊預(yù)警名單(試行)》名單:
99.01% SCIE

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):

發(fā)文統(tǒng)計(jì)

2023-2024國(guó)家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì):

國(guó)家/地區(qū) 數(shù)量
USA 70
CHINA MAINLAND 49
Italy 27
France 25
Canada 23
England 23
Australia 20
Brazil 19
India 17
GERMANY (FED REP GER) 15

2023-2024機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì):

機(jī)構(gòu) 數(shù)量
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... 15
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 14
UNIVERSITE DE MONTPELLIER 7
UNIVERSITY OF TORONTO 7
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 6
CONSIGLIO NAZIONALE DELLE RICERC... 5
DEPARTMENT OF SPACE (DOS), GOVER... 5
INRAE 5
INSTITUT DE RECHERCHE POUR LE DE... 5
STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORI... 5

近年引用統(tǒng)計(jì):

期刊名稱 數(shù)量
ECOL INFORM 128
ECOL MODEL 122
J GREAT LAKES RES 81
PLOS ONE 75
REMOTE SENS ENVIRON 74
ECOL INDIC 69
ECOGRAPHY 65
ECOLOGY 59
NATURE 50
SCIENCE 46

近年被引用統(tǒng)計(jì):

期刊名稱 數(shù)量
ECOL INFORM 128
REMOTE SENS-BASEL 72
SCI TOTAL ENVIRON 58
ECOL INDIC 56
SUSTAINABILITY-BASEL 41
METHODS ECOL EVOL 38
SCI REP-UK 34
WATER-SUI 28
J CLEAN PROD 26
COMPUT ELECTRON AGR 25

近年文章引用統(tǒng)計(jì):

文章名稱 數(shù)量
Using MaxEnt modeling to predict... 25
Wildfire spatial pattern analysi... 21
Deep convolution neural network ... 20
Modelling current and future pot... 19
A Deep learning method for accur... 17
MaxEnt modeling for predicting s... 17
A new fuzzy time series model ba... 16
Deep learning and transfer learn... 14
An exhaustive analysis of heuris... 11
Machine learning for inferring a... 11

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