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实时影响因子
按照标准的SCl影响因子计算公式，可以得出当前实时的影响因子数据。请注意，由于科睿唯安每年6月底会发布上一年度的IF数据，因此1-6月底预测的上-年度实时影响因子非常接近6月底正式发布的数据。而下半年计算的实时影响因子则因为当年年度尚未结束，计入考量的年度引用数会偏少，因此实时影响因子数据会从大约50%逐渐接近真实IF数据。大家可以按照当前月份数占比来大致估计全年的最终IF值(考虑数据入库延迟，估算全年IF时可适当上浮)。
中科院分区 关于2019年中科院分区升级版（试行）
分区表升级版（试行）旨在解决期刊学科体系划分与学科发展以及融合趋势的不相容问题。由于学科交叉在当代科研活动的趋势愈发显著，学科体系构建容易引发争议。为了打破学科体系给期刊评价带来的桎梏，“升级版方案”首先构建了论文层级的主题体系，然后分别计算每篇论文在所属主题的影响力，最后汇总各期刊每篇论文分值，得到“期刊超越指数”，作为分区依据。
分区表升级版（试行）的优势：一是论文层级的主题体系既能体现学科交叉特点，又可以精准揭示期刊载文的多学科性；二是采用“期刊超越指数”替代影响因子指标，解决了影响因子数学性质缺陷对评价结果的干扰。整体而言，分区表升级版（试行）突破了期刊评价中学科体系构建、评价指标选择等瓶颈问题，能够更为全面地揭示学术期刊的影响力，为科研评价“去四唯”提供解决思路。相关研究成果经过国际同行的认可，已经发表在科学计量学领域国际重要期刊。
提示：中科院分区官方微信公众号“fenqubiao”仅提供基础版数据查询，暂无升级版数据，请注意区分。
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WOS期刊JCR分区 是指SCI官方的JCR分区，全称为JoumnalCitation
Reports，是由ClarivateAnalytics(即科睿唯安，前身为汤森路透)基于旗下的Web
ofScience数据库，为每个学科内的期刊按照IF数值排序，将期刊按照四等分的方法划分的Q1-Q4等级:Q1代表质量最高，即常说的1区期刊。相比中国科学院分区的金字塔形划分方法，科睿唯安JCR分区中被认定为高质量分区的期刊数量相对更多。
WOS期刊SCI分区 2024-2025最新升级版
暂无按学科分区信息
h-index
是指该期刊有h篇文章至少被引用h次，是一项简单易懂的评估指标，不像平均值会受极端值影响，可呈现出多数文章的被引用表现。Google使用过去5年的h-index数据评价期刊的影响力，“h5指数”比较难以被人为操控，不会因为多了一篇超高被引论文而明显增长，另一方面，刻意减少发文量也不会对提升h5指数有作用。
年文章数
是指每年6月SCI发布的IF数据中所提供的上一年全年发文数量。如2018年7月-2019年6月，显示的是2017年的发文数。对极少数热门期刊，我们会在1月份更新为最新一年的发文数。
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点击查看年发文量趋势图>
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点击查看自引率趋势图>
预警情况
期刊预警不是论文评价，更不是否定预警期刊发表的每项成果。《国际期刊预警名单（试行）》旨在提醒科研人员审慎选择成果发表平台、提示出版机构强化期刊质量管理。
预警期刊的识别采用定性与定量相结合的方法。通过专家咨询确立分析维度及评价指标，而后基于指标客观数据产生具体名单。
具体而言，就是通过综合评判期刊载文量、作者国际化程度、拒稿率、论文处理费（APC）、期刊超越指数、自引率、撤稿信息等，找出那些具备风险特征、具有潜在质量问题的学术期刊。最后，依据各刊数据差异，将预警级别分为高、中、低三档，风险指数依次减弱。
《国际期刊预警名单（试行）》确定原则是客观、审慎、开放。期刊分区表团队期待与科研界、学术出版机构一起，夯实科学精神，打造气正风清的学术诚信环境！真诚欢迎各界就预警名单的分析维度、使用方案、值得关切的期刊等提出建议！
时间预警情况
2026年03月发布的新锐学术版不在预警名单中
2025年03月发布的2025版不在预警名单中
2024年02月发布的2024版不在预警名单中
2023年01月发布的2023版不在预警名单中
2021年12月发布的2021版不在预警名单中
2020年12月发布的2020版不在预警名单中
CiteScore 是Scopus中系列期刊指标的一部分，包括
SNIP(源文档标准化影响)，SJR(SClmago杂志排名)，引用文档计数以及引用百分比。Scopus
整合以上指标，帮助研究者深入了解超过22.220
种论著的引用情况:CiteScore由以下八个附加指标组成:CiteScore、CiteScore追踪、CiteScore百分位数。CiteScore四分位数、CiteScore排名、引用计数、文档计数、引用百分比。您可在Scopus
Joumal Metricswebsite了解各个指标的详细信忘。
CiteScore：2.90
SJR：0.284
SNIP：0.457
学科类别分区排名百分位
大类：Decision Sciences
小类：Information Systems and Management
小类：Information Systems and Management
Q2
84 / 190
大类：Decision Sciences
小类：General Computer Science
小类：General Computer Science
Q2
119 / 239
期刊高被引文献
A New Typology Design of Performance Metrics to Measure Errors in Machine Learning Regression Algorithms
来源期刊：Interdisciplinary Journal of Information, Knowledge, and ManagementDOI：10.28945/4184
Millennial Experience with Online Food Home Delivery: A Lesson from Indonesia
来源期刊：Interdisciplinary Journal of Information, Knowledge, and ManagementDOI：10.28945/4386
Prosumers’ Engagement in Business Process Innovation – The Case of Poland and the UK
来源期刊：Interdisciplinary Journal of Information, Knowledge, and ManagementDOI：10.28945/4320
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