Plant Methods(植物方法雜志)是由BioMed Central出版社主辦的一本以生物學-BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS為研究方向,OA開放獲取(Open Access)的國際優秀期刊。旨在幫助發展和壯大生物學及相關學科的各個方面。該期刊接受多種不同類型的文章。本刊出版語言為English,創刊于2005年。自創刊以來,已被SCIE(科學引文索引擴展板)等國內外知名檢索系統收錄。該雜志發表了高質量的論文,重點介紹了BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS在分析和實踐中的理論、研究和應用。
ISSN:1746-4811
E-ISSN:1746-4811
出版商:BioMed Central
出版語言:English
出版地區:ENGLAND
出版周期:Irregular
是否OA:開放
是否預警:否
創刊時間:2005
年發文量:144
影響因子:4.7
研究類文章占比:94.44%
Gold OA文章占比:99.52%
H-index:57
出版國人文章占比:0.23
出版撤稿文章占比:
開源占比:0.99...
文章自引率:0.0392...
《Plant Methods》是一份國際優秀期刊,為生物學領域的研究人員和從業者提供科學論壇。該期刊涵蓋了生物學及相關學科的所有方面,包括基礎和應用研究,使讀者能夠獲得來自世界各地的最新、前沿的研究。該期刊歡迎涉及生物學領域的原創理論、方法、技術和重要應用的稿件,并刊載了涉及生物學領域的相關欄目:綜述、論著、述評、論著摘要等。所有投稿都有望達到高標準的科學嚴謹性,并為推進該領域的科研知識傳播做出貢獻。該期刊最新CiteScore值為9.2,最新影響因子為4.7,SJR指數為0.956,SNIP指數為1.401。
CiteScore指標的應用非常廣泛,以期刊的引用次數為基礎評估期刊的影響力。它可以反映期刊的學術影響力和學術水平,是學術界常用的期刊評價指標之一。
CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||||||
9.2 | 0.956 | 1.401 |
|
CiteScore是由Elsevier公司開發的一種用于衡量科學期刊影響力的指標,以期刊的引用次數為基礎評估期刊的影響力。這個指標是由Scopus數據庫支持,以四年為一個時段,連續評估期刊和叢書的引文影響力的。具體來說,CiteScore是計算某期刊連續三年發表的論文在第四年度的篇均引用次數。CiteScore和影響因子(IF)有所不同。例如,在影響因子的計算中,分子是來自所有文章的引用次數,包括編輯述評、讀者來信、更正信息和新聞等非研究性文章,而分母則不包括這些非研究性文章。然而,在CiteScore的計算中,分子和分母都包括這些非研究性文章。因此,如果這些非研究性文章比較多,由于分母較大,相較于影響因子,CiteScore計算出來的分數可能會偏低。此外,CiteScore的引用數據來自Scopus數據庫中的22000多個期刊,比影響因子來自Web of Science數據庫的11000多個期刊多了一倍。
按JIF指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
學科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS | SCIE | Q1 | 9 / 85 |
90% |
學科:PLANT SCIENCES | SCIE | Q1 | 33 / 265 |
87.7% |
按JCI指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
學科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS | SCIE | Q1 | 9 / 85 |
90% |
學科:PLANT SCIENCES | SCIE | Q1 | 31 / 265 |
88.49% |
WOS(JCR)分區是由科睿唯安公司提出的一種新的期刊評價指標,分區越靠前一般代表期刊質量越好,發文難度也越高。這種分級體系有助于科研人員快速了解各個期刊的影響力和地位。JCR將所有期刊按照各個學科領域進行分類,然后以影響因子為標準平均分為四個等級:Q1、Q2、Q3和Q4區。這種設計使得科研人員可以更容易地進行跨學科比較。
中科院SCI期刊分區是由中國科學院國家科學圖書館制定的。將所有的期刊按照學科進行分類,以影響因子為標準平均分為四個等級。分區越靠前一般代表期刊質量越好,發文難度也越高。
2023年12月升級版
Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 |
否 | 否 | 生物學 2區 |
BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS
生化研究方法
PLANT SCIENCES
植物科學
2區
2區
|
2022年12月升級版
Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 |
否 | 否 | 生物學 2區 |
BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS
生化研究方法
PLANT SCIENCES
植物科學
2區
2區
|
2021年12月舊的升級版
Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 |
否 | 否 | 生物學 2區 |
BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS
生化研究方法
PLANT SCIENCES
植物科學
2區
2區
|
2021年12月基礎版
Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 |
否 | 否 | 生物 2區 |
BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS
生化研究方法
PLANT SCIENCES
植物科學
2區
2區
|
2021年12月升級版
Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 |
否 | 否 | 生物學 2區 |
BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS
生化研究方法
PLANT SCIENCES
植物科學
2區
2區
|
2020年12月舊的升級版
Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 |
否 | 否 | 生物學 2區 |
BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS
生化研究方法
PLANT SCIENCES
植物科學
2區
2區
|
Plant Methods(中文譯名植物方法雜志)是一本專注于生物,植物科學領域的國際期刊,致力于為全球BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS領域的研究者提供一個高質量的學術交流平臺。該期刊ISSN:1746-4811,E-ISSN:1746-4811,出版周期Irregular。在中科院的大類學科分類中,該期刊屬于生物學范疇,而在小類學科中,它主要涵蓋了BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS這一領域。編輯部誠摯邀請廣大生物學領域的專家學者投稿,內容可以涵蓋生物學的綜合研究、實踐應用、創新成果等方面。同時,我們也歡迎學者們就相關主題進行簡短的交流和評論,以促進學術界的互動與合作。為了保證期刊的質量,審稿周期預計為 較慢,6-12周 。在此期間,編輯部將對所有投稿進行嚴格的同行評審,以確保發表的文章具有較高的學術價值和實用性。
值得一提的是,Plant Methods近期并未被列入國際期刊預警名單,這意味著其學術質量和影響力得到了廣泛認可。作為一本OA開放期刊,該期刊為生物學領域的學者提供了一個優質的學術交流平臺。因此,關注并投稿至Plant Methods無疑是一個明智的選擇,這將有助于提升您的學術聲譽和研究成果的傳播。
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投稿咨詢機構 | 發文量 |
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 20 |
INRAE | 20 |
CHINESE ACADEMY OF AGRICULTURAL SCIENCES | 15 |
CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGACIONES CIENTI... | 13 |
NANJING AGRICULTURAL UNIVERSITY | 12 |
UK RESEARCH & INNOVATION (UKRI) | 12 |
UNITED STATES DEPARTMENT OF AGRICULTURE (U... | 11 |
UNIVERSITY OF COPENHAGEN | 11 |
UNIVERSITY OF QUEENSLAND | 11 |
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQ... | 9 |
國家 / 地區 | 發文量 |
CHINA MAINLAND | 144 |
USA | 100 |
GERMANY (FED REP GER) | 44 |
Australia | 35 |
England | 32 |
France | 27 |
Spain | 23 |
Japan | 15 |
India | 14 |
Czech Republic | 13 |
期刊引用數據 | 引用次數 |
PLANT PHYSIOL | 236 |
FRONT PLANT SCI | 201 |
J EXP BOT | 185 |
PLANT METHODS | 163 |
PLOS ONE | 133 |
P NATL ACAD SCI USA | 132 |
PLANT CELL | 122 |
PLANT J | 117 |
REMOTE SENS-BASEL | 99 |
TRENDS PLANT SCI | 91 |
期刊被引用數據 | 引用次數 |
FRONT PLANT SCI | 216 |
PLANT METHODS | 163 |
PLANT SCI | 80 |
REMOTE SENS-BASEL | 78 |
SCI REP-UK | 77 |
J EXP BOT | 76 |
INT J MOL SCI | 65 |
PLANT J | 64 |
PLANT PHYSIOL | 63 |
AGRONOMY-BASEL | 54 |
文章引用數據 | 引用次數 |
PGA: a software package for rapid, accurat... | 103 |
The use of plant models in deep learning: ... | 35 |
Modeling maize above-ground biomass based ... | 32 |
Comparative performance of the BGISEQ-500 ... | 22 |
Detection and analysis of wheat spikes usi... | 21 |
Genome skimming herbarium specimens for DN... | 19 |
Improving agroinfiltration-based transient... | 19 |
Deep phenotyping: deep learning for tempor... | 17 |
Wheat ear counting in-field conditions: hi... | 15 |
AI-powered banana diseases and pest detect... | 15 |
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