慎投!新增7本期刊被“On Hold“,14本影响因子下降!

2024-06-23 03:04

本文主要是介绍慎投!新增7本期刊被“On Hold“,14本影响因子下降!,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

本周投稿推荐

SSCI

• 中科院2区,6.0-7.0(录用友好)

EI

• 各领域沾边均可(2天录用)

CNKI

• 7天录用-检索(急录友好)

SCI&EI

• 4区生物医学类,0.5-1.0(录用率99%)

• 1区工程类,6.0-7.0(进展超顺)

• IEEE(TOP),7.5-8.0(实力强刊)

On Hold:新增7本期刊有风险

自科睿唯安发布最新影响因子后,小编发现新增7本ESCI期刊被标记为“On Hold”!且这7本由于被“镇压”,没有最新的影响因子和JCR分区,请注意避雷投稿:

1、Activities Adaptation & Aging

2、Annals of Financial Economics

3、SOCAR Proceedings

4、Regional Statistics

5、Exploratory Animal and Medical Research

6、Granular Computing

7、Engineering Technology & Applied Science Research

同时有14本“On Hold”期刊影响因子下降:

1、Comunicar (TOP)

2、MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS(CCF-C类)

3、NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS

4、Bioengineered

5、Chemosphere (TOP)

6、Computers in Biology and Medicine  (TOP)

7、Results in Physics

8、International Wound Journal

9、Soft Computing(CCF-C类)

10、Journal of Intelligent & Fuzzy Systems

11、Environmental Toxicology

12、JOURNAL OF BIOLOGICAL REGULATORS 

AND HOMEOSTATIC AGENTS

13、Aging-US

14、REVIEWS OF ADHESION AND ADHESIVES

共计35本期刊On Hold:2024年6月更新版

图片

“On Hold”期刊:状态解读

• 该期刊因为质量问题正在被进行重新评估;在重新评估过程中,一般不会检索新发表的文章。

• 评估完成后,如果期刊不符合质量标准,则将其从WOS目录中删除。如果符合质量标准,则保持收录,并补录评估期间未收录的文章。

• 根据选择标准,一般情况下,已收录的数据不再更新;在最严重的违反期刊编辑标准的情况下,之前检索的文章可能会从Web of Science中删除。

On Hold状态的期刊属于风险期刊,所以不建议向此类期刊投稿。

更多避雷选刊资讯,关注公众号【Unionpub学术】不迷路~

慎投!新增7本期刊被"On Hold",14本影响因子下降!

这篇关于慎投!新增7本期刊被“On Hold“,14本影响因子下降!的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1086102

相关文章

业务中14个需要进行A/B测试的时刻[信息图]

在本指南中,我们将全面了解有关 A/B测试 的所有内容。 我们将介绍不同类型的A/B测试,如何有效地规划和启动测试,如何评估测试是否成功,您应该关注哪些指标,多年来我们发现的常见错误等等。 什么是A/B测试? A/B测试(有时称为“分割测试”)是一种实验类型,其中您创建两种或多种内容变体——如登录页面、电子邮件或广告——并将它们显示给不同的受众群体,以查看哪一种效果最好。 本质上,A/B测

SWAP作物生长模型安装教程、数据制备、敏感性分析、气候变化影响、R模型敏感性分析与贝叶斯优化、Fortran源代码分析、气候数据降尺度与变化影响分析

查看原文>>>全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用 SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型,它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用;是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程,使其能够精确的模拟土壤中水分的运动,而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。 本文让更多的科研人员和农业工作者

线性因子模型 - 独立分量分析(ICA)篇

序言 线性因子模型是数据分析与机器学习中的一类重要模型,它们通过引入潜变量( latent variables \text{latent variables} latent variables)来更好地表征数据。其中,独立分量分析( ICA \text{ICA} ICA)作为线性因子模型的一种,以其独特的视角和广泛的应用领域而备受关注。 ICA \text{ICA} ICA旨在将观察到的复杂信号

Android13_SystemUI下拉框新增音量控制条

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 Android13_SystemUI下拉框新增音量控制条 一、必备知识二、源码分析对比1.brightness模块分析对比2.statusbar/phone 对应模块对比对比初始化类声明对比构造方法 三、源码修改四、相关资源 一、必备知识 在Android12 版本上面已经完成了功能的实现,目前是在And

详解Tomcat 7的七大新特性和新增功能(1)

http://developer.51cto.com/art/201009/228537.htm http://tomcat.apache.org/tomcat-7.0-doc/index.html  Apache发布首个Tomcat 7版本已经发布了有一段时间了,Tomcat 7引入了许多新功能,并对现有功能进行了增强。很多文章列出了Tomcat 7的新功能,但大多数并没有详细解释它们

✨机器学习笔记(二)—— 线性回归、代价函数、梯度下降

1️⃣线性回归(linear regression) f w , b ( x ) = w x + b f_{w,b}(x) = wx + b fw,b​(x)=wx+b 🎈A linear regression model predicting house prices: 如图是机器学习通过监督学习运用线性回归模型来预测房价的例子,当房屋大小为1250 f e e t 2 feet^

AI学习指南深度学习篇-带动量的随机梯度下降法的基本原理

AI学习指南深度学习篇——带动量的随机梯度下降法的基本原理 引言 在深度学习中,优化算法被广泛应用于训练神经网络模型。随机梯度下降法(SGD)是最常用的优化算法之一,但单独使用SGD在收敛速度和稳定性方面存在一些问题。为了应对这些挑战,动量法应运而生。本文将详细介绍动量法的原理,包括动量的概念、指数加权移动平均、参数更新等内容,最后通过实际示例展示动量如何帮助SGD在参数更新过程中平稳地前进。

PMP–一、二、三模–分类–14.敏捷–技巧–看板面板与燃尽图燃起图

文章目录 技巧一模14.敏捷--方法--看板(类似卡片)1、 [单选] 根据项目的特点,项目经理建议选择一种敏捷方法,该方法限制团队成员在任何给定时间执行的任务数。此方法还允许团队提高工作过程中问题和瓶颈的可见性。项目经理建议采用以下哪种方法? 易错14.敏捷--精益、敏捷、看板(类似卡片)--敏捷、精益和看板方法共同的重点在于交付价值、尊重人、减少浪费、透明化、适应变更以及持续改善等方面。

Qt中window frame的影响

window frame 在创建图形化界面的时候,会创建窗口主体,上面会多出一条,周围多次一圈细边,这就叫window frame窗口框架,这是操作系统自带的。 这个对geometry的一些属性有一定影响,主要体现在Qt坐标系体系: 窗口当中包含一个按钮,这个按钮的坐标系是以父元素为参考,那么这个参考是widget本体作为参考,还是window frame作为参考,这两种参考体系都存在

CCF推荐C类会议和期刊总结(计算机网络领域)

CCF推荐C类会议和期刊总结(计算机网络领域) 在计算机网络领域,中国计算机学会(CCF)推荐的C类会议和期刊为研究者提供了广泛的学术交流平台。以下是对所有C类会议和期刊的总结,包括全称、出版社、dblp文献网址以及所属领域。 目录 CCF推荐C类会议和期刊总结(计算机网络领域) C类期刊 1. Ad Hoc Networks 2. CC 3. TNSM 4. IET Com