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Research Synthesis Methods

Research Synthesis Methods SCIE

研究綜合方法雜志

中科院分區(qū):2區(qū) JCR分區(qū):Q1 預(yù)計(jì)審稿周期:

《Research Synthesis Methods》是一本由Wiley-Blackwell出版商出版的生物學(xué)國(guó)際刊物,國(guó)際簡(jiǎn)稱為RES SYNTH METHODS,中文名稱研究綜合方法。該刊創(chuàng)刊于2010年,出版周期為4 issues/year。 《Research Synthesis Methods》2023年影響因子為5,被收錄于國(guó)際知名權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)SCIE。

ISSN:1759-2879
研究方向:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGYMULTID-MULTIDISCIPLINARY SCIENCES
是否預(yù)警:否
E-ISSN:1759-2887
出版地區(qū):ENGLAND
Gold OA文章占比:51.67%
語(yǔ)言:English
是否OA:未開(kāi)放
OA被引用占比:0.5017...
出版商:Wiley-Blackwell
出版周期:4 issues/year
影響因子:5
創(chuàng)刊時(shí)間:2010
年發(fā)文量:68
雜志簡(jiǎn)介 中科院分區(qū) JCR分區(qū) CiteScore 發(fā)文統(tǒng)計(jì) 通訊方式 相關(guān)雜志 期刊導(dǎo)航

Research Synthesis Methods 雜志簡(jiǎn)介

《Research Synthesis Methods》重點(diǎn)專注發(fā)布MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGYMULTID-MULTIDISCIPLINARY SCIENCES領(lǐng)域的新研究,旨在促進(jìn)和傳播該領(lǐng)域相關(guān)的新技術(shù)和新知識(shí)。鼓勵(lì)該領(lǐng)域研究者詳細(xì)地發(fā)表他們的高質(zhì)量實(shí)驗(yàn)研究和理論結(jié)果。根據(jù)網(wǎng)友分享的投稿經(jīng)驗(yàn),平均審稿速度為 。該雜志創(chuàng)刊至今,在MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGYMULTID-MULTIDISCIPLINARY SCIENCES領(lǐng)域,影響力非凡,對(duì)來(lái)稿文章質(zhì)量要求很高,稿件投稿過(guò)審難度很大,刊登文章的學(xué)術(shù)水平和編輯質(zhì)量在同類雜志中均名列前茅。如果你想在該雜志上發(fā)表論文,你可以向編輯部提交文章,但文章必須具有重要意義并代表該領(lǐng)域?qū)I(yè)的發(fā)展。我們歡迎廣大同領(lǐng)域的研究者提交投稿。

Research Synthesis Methods 雜志中科院分區(qū)

中科院SCI分區(qū)數(shù)據(jù)
中科院SCI期刊分區(qū)(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
生物學(xué) 2區(qū) MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 綜合性期刊 1區(qū) 2區(qū)
中科院SCI期刊分區(qū)(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
生物學(xué) 2區(qū) MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) 1區(qū)
中科院SCI期刊分區(qū)(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
綜合性期刊 2區(qū) MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 綜合性期刊 1區(qū) 2區(qū)
中科院SCI期刊分區(qū)(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
綜合性期刊 2區(qū) MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 綜合性期刊 1區(qū) 2區(qū)
中科院SCI期刊分區(qū)(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
綜合性期刊 2區(qū) MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 綜合性期刊 1區(qū) 2區(qū)
中科院SCI期刊分區(qū)(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
綜合性期刊 2區(qū) MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 綜合性期刊 1區(qū) 2區(qū)
中科院分區(qū)趨勢(shì)圖
影響因子趨勢(shì)圖

中科院JCR分區(qū):中科院JCR期刊分區(qū)(又稱分區(qū)表、分區(qū)數(shù)據(jù))是中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心世界科學(xué)前沿分析中心的科學(xué)研究成果,是衡量學(xué)術(shù)期刊影響力的一個(gè)重要指標(biāo),一般而言,發(fā)表在1區(qū)和2區(qū)的SCI論文,通常被認(rèn)為是該學(xué)科領(lǐng)域的比較重要的成果。

影響因子:是湯森路透(Thomson Reuters)出品的期刊引證報(bào)告(Journal Citation Reports,JCR)中的一項(xiàng)數(shù)據(jù),現(xiàn)已成為國(guó)際上通用的期刊評(píng)價(jià)指標(biāo),不僅是一種測(cè)度期刊有用性和顯示度的指標(biāo),而且也是測(cè)度期刊的學(xué)術(shù)水平,乃至論文質(zhì)量的重要指標(biāo)。

Research Synthesis Methods 雜志JCR分區(qū)

Web of Science 數(shù)據(jù)庫(kù)(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:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q1 6 / 65

91.5%

學(xué)科:MULTIDISCIPLINARY SCIENCES SCIE Q1 18 / 134

86.9%

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:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q1 2 / 65

97.69%

學(xué)科:MULTIDISCIPLINARY SCIENCES SCIE Q1 16 / 135

88.52%

Research Synthesis Methods CiteScore 評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)(2024年最新版)

  • CiteScore:16.9
  • SJR:3.52
  • SNIP:3.885

CiteScore 排名

學(xué)科類別 分區(qū) 排名 百分位
大類:Social Sciences 小類:Education Q1 10 / 1543

99%

CiteScore趨勢(shì)圖
年發(fā)文量趨勢(shì)圖

CiteScore:是由Elsevier2016年發(fā)布的一個(gè)評(píng)價(jià)學(xué)術(shù)期刊質(zhì)量的指標(biāo),該指標(biāo)是指期刊發(fā)表的單篇文章平均被引用次數(shù)。CiteScore和影響因子的作用是一樣的,都是可以體現(xiàn)期刊質(zhì)量的重要指標(biāo),給選刊的作者了解期刊水平提供幫助。

Research Synthesis Methods 雜志發(fā)文統(tǒng)計(jì)

文章名稱引用次數(shù)

  • A comparison of heterogeneity variance estimators in simulated random-effects meta-analyses46
  • Machine learning for identifying Randomized Controlled Trials: An evaluation and practitioner's guide27
  • Seriously misleading results using inverse of Freeman-Tukey double arcsine transformation in meta-analysis of single proportions25
  • Detecting small-study effects and funnel plot asymmetry in meta-analysis of survival data: A comparison of new and existing tests24
  • Methods to calculate uncertainty in the estimated overall effect size from a random-effects meta-analysis20
  • Towards a taxonomy of logic models in systematic reviews and health technology assessments: A priori, staged, and iterative approaches15
  • Testing for funnel plot asymmetry of standardized mean differences15
  • Methods for evidence synthesis in the case of very few studies14
  • A comparison of one-stage vs two-stage individual patient data meta-analysis methods: A simulation study12
  • Prioritising references for systematic reviews with RobotAnalyst: A user study11

國(guó)家/地區(qū)發(fā)文量

  • England82
  • USA47
  • GERMANY (FED REP GER)34
  • Canada22
  • Netherlands22
  • Switzerland15
  • Australia8
  • France8
  • Greece6
  • South Africa6

機(jī)構(gòu)發(fā)文發(fā)文量

  • UNIVERSITY OF LONDON24
  • UNIVERSITY OF BRISTOL22
  • UNIVERSITY OF EXETER13
  • UNIVERSITY OF BERN11
  • UNIVERSITY OF SHEFFIELD10
  • UNIVERSITY OF OXFORD9
  • UTRECHT UNIVERSITY9
  • KEELE UNIVERSITY8
  • STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORIDA7
  • UNIVERSITY OF FREIBURG7

Research Synthesis Methods 雜志社通訊方式

《Research Synthesis Methods》雜志通訊方式為:111 RIVER ST, HOBOKEN, USA, NJ, 07030-5774。詳細(xì)征稿細(xì)則請(qǐng)查閱雜志社征稿要求。本站可提供SCI投稿輔導(dǎo)服務(wù),SCI檢索,確保稿件信息安全保密,合乎學(xué)術(shù)規(guī)范,詳情請(qǐng)咨詢客服。

免責(zé)聲明

若用戶需要出版服務(wù),請(qǐng)聯(lián)系出版商:111 RIVER ST, HOBOKEN, USA, NJ, 07030-5774。

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