《Biodata Mining》雜志影響錄用的因素有哪些？
來源：優(yōu)發(fā)表網整理 2024-09-18 11:08:02 267人看過
《Biodata Mining》雜志是一本專注于生物學領域的高質量期刊，該雜志的錄用率受多種因素影響，想具體了解可聯系雜志社或咨詢在線客服。
《Biodata Mining》雜志的錄用率受多種因素影響，具體如下：
年發(fā)文量：《Biodata Mining》雜志年發(fā)文量為：32篇。年發(fā)文量較大的期刊，相對而言錄用率會高一些。
質量與創(chuàng)新性：論文的科學性、嚴謹性、數據可靠性以及創(chuàng)新性是關鍵。
期刊分區(qū)：《Biodata Mining》雜志在中科院的分區(qū)為3區(qū)，而在JCR的分區(qū)為Q1。
論文質量：包括研究設計的合理性、數據的可靠性、分析方法的科學性等。
影響力與排名：《Biodata Mining》雜志IF影響因子為：4。高影響力的期刊通常對論文質量要求更高，錄用率相對較低。
審稿流程：嚴格的多輪審稿流程會篩選掉部分稿件，導致錄用率下降。
投稿數量：在特定時期內，若大量研究者集中向某期刊投稿，會導致稿件堆積，錄用率下降。
SCI期刊的錄用率受多重因素影響，作者應根據自身研究特點選擇合適的期刊，并確保稿件質量以提高錄用機會，投稿前務必仔細閱讀期刊的投稿指南，并與雜志社保持良好溝通。
《Biodata Mining》雜志簡介
中文簡稱：生物數據挖掘
國際標準簡稱：BIODATA MIN
出版商：BioMed Central
出版周期：1 issue/year
出版年份：2008年
出版地區(qū)：ENGLAND
ISSN：1756-0381
ESSN：1756-0381
研究方向：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
BioData Mining 是一本開放獲取、開放的同行評審期刊，涵蓋了應用于高維生物和生物醫(yī)學數據的數據挖掘的各個方面的研究，重點研究從大規(guī)模遺傳、轉錄組、基因組、蛋白質組和代謝組數據中發(fā)現知識的計算方面。
主題領域包括但不限于：
-新型數據挖掘和機器學習算法的開發(fā)、評估和應用。
-傳統(tǒng)數據挖掘和機器學習算法的調整、評估和應用。
-用于數據挖掘和機器學習算法應用的開源軟件。
-設計、開發(fā)和集成數據庫、軟件和 Web 服務，用于存儲、管理、檢索和分析來自大規(guī)模研究的數據。
-數據挖掘和機器學習結果的預處理、后處理、建模和解釋，用于生物解釋和知識發(fā)現。
在中科院分區(qū)表中，大類學科為生物學3區(qū)， 小類學科為MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY數學與計算生物學2區(qū)。
中科院分區(qū)（數據版本：2023年12月升級版）
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 生物學 | 3區(qū) | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學 | 2區(qū) | 否 | 否 |
名詞解釋：
中科院分區(qū)也叫中科院JCR分區(qū)，基礎版分為13個大類學科，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)。
中科院分區(qū)（數據版本：2022年12月升級版）
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 生物學 | 3區(qū) | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學 | 3區(qū) | 否 | 否 |
中科院分區(qū)（數據版本：2021年12月舊的升級版）
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 生物學 | 4區(qū) | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學 | 3區(qū) | 否 | 否 |
中科院分區(qū)（數據版本：2021年12月基礎版）
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 生物 | 3區(qū) | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學 | 3區(qū) | 否 | 否 |
中科院分區(qū)（數據版本：2021年12月升級版）
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 生物學 | 4區(qū) | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學 | 3區(qū) | 否 | 否 |
中科院分區(qū)（數據版本：2020年12月舊的升級版）
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 4區(qū) | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學 | 4區(qū) | 否 | 否 |
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