大類學(xué)科:環(huán)境科學(xué)與生態(tài)學(xué) 中科院分區(qū) 2區(qū)
JCR學(xué)科:ECOLOGY JCR分區(qū) Q1
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Ecological Informatics是環(huán)境科學(xué)與生態(tài)學(xué)領(lǐng)域的一本權(quán)威期刊。由Elsevier出版社出版。該期刊主要發(fā)表環(huán)境科學(xué)與生態(tài)學(xué)領(lǐng)域的原創(chuàng)性研究成果。創(chuàng)刊于2006年,是環(huán)境科學(xué)與生態(tài)學(xué)領(lǐng)域中具有代表性的學(xué)術(shù)刊物。該期刊主要刊載環(huán)境科學(xué)-生態(tài)學(xué)及其基礎(chǔ)研究的前瞻性、原始性、首創(chuàng)性研究成果、科技成就和進(jìn)展。該期刊不僅收錄了該領(lǐng)域的科技成就和進(jìn)展,更以其深厚的學(xué)術(shù)積淀和卓越的審稿標(biāo)準(zhǔn),確保每篇文章都具備高度的學(xué)術(shù)價(jià)值。此外,該刊同時(shí)被SCIE數(shù)據(jù)庫(kù)收錄,并被劃分為中科院SCI2區(qū)期刊,它始終堅(jiān)持創(chuàng)新,不斷專注于發(fā)布高度有價(jià)值的研究成果,不斷推動(dòng)環(huán)境科學(xué)與生態(tài)學(xué)領(lǐng)域的進(jìn)步。
同時(shí),我們注重來(lái)稿文章表述的清晰度,以及其與我們的讀者群體和研究領(lǐng)域的相關(guān)性。為此,我們期待所有投稿的文章能夠保持簡(jiǎn)潔明了、組織有序、表述清晰。該期刊平均審稿速度為平均 較慢,18-36周 。若您對(duì)于稿件是否適合該期刊存在疑慮,建議您在提交前主動(dòng)與期刊主編取得聯(lián)系,或咨詢本站的客服老師。我們的客服老師將根據(jù)您的研究?jī)?nèi)容和方向,為您推薦最為合適的期刊,助力您順利投稿,實(shí)現(xiàn)學(xué)術(shù)成果的順利發(fā)表。
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
環(huán)境科學(xué)與生態(tài)學(xué) | 2區(qū) | ECOLOGY 生態(tài)學(xué) | 2區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
環(huán)境科學(xué)與生態(tài)學(xué) | 3區(qū) | ECOLOGY 生態(tài)學(xué) | 3區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
環(huán)境科學(xué)與生態(tài)學(xué) | 3區(qū) | ECOLOGY 生態(tài)學(xué) | 3區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
環(huán)境科學(xué)與生態(tài)學(xué) | 3區(qū) | ECOLOGY 生態(tài)學(xué) | 3區(qū) | 否 | 否 |
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環(huán)境科學(xué)與生態(tài)學(xué) | 3區(qū) | ECOLOGY 生態(tài)學(xué) | 3區(qū) | 否 | 否 |
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環(huán)境科學(xué)與生態(tài)學(xué) | 3區(qū) | ECOLOGY 生態(tài)學(xué) | 3區(qū) | 否 | 否 |
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:ECOLOGY | SCIE | Q1 | 16 / 195 |
92.1% |
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:ECOLOGY | SCIE | Q1 | 14 / 195 |
93.08% |
學(xué)科類別 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
大類:Mathematics 小類:Applied Mathematics | Q1 | 26 / 635 |
95% |
大類:Mathematics 小類:Modeling and Simulation | Q1 | 23 / 324 |
93% |
大類:Mathematics 小類:Computational Theory and Mathematics | Q1 | 14 / 176 |
92% |
大類:Mathematics 小類:Ecology, Evolution, Behavior and Systematics | Q1 | 59 / 721 |
91% |
大類:Mathematics 小類:Ecology | Q1 | 42 / 461 |
90% |
大類:Mathematics 小類:Ecological Modeling | Q1 | 8 / 41 |
81% |
大類:Mathematics 小類:Computer Science Applications | Q1 | 150 / 817 |
81% |
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年發(fā)文量 | 78 | 123 | 94 | 74 | 100 | 97 | 112 | 263 | 395 | 403 |
國(guó)家/地區(qū) | 數(shù)量 |
USA | 70 |
CHINA MAINLAND | 49 |
Italy | 27 |
France | 25 |
Canada | 23 |
England | 23 |
Australia | 20 |
Brazil | 19 |
India | 17 |
GERMANY (FED REP GER) | 15 |
機(jī)構(gòu) | 數(shù)量 |
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS) | 15 |
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 14 |
UNIVERSITE DE MONTPELLIER | 7 |
UNIVERSITY OF TORONTO | 7 |
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 6 |
CONSIGLIO NAZIONALE DELLE RICERCHE (CNR) | 5 |
DEPARTMENT OF SPACE (DOS), GOVERNMENT OF INDIA | 5 |
INRAE | 5 |
INSTITUT DE RECHERCHE POUR LE DEVELOPPEMENT (IRD) | 5 |
STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORIDA | 5 |
文章名稱 | 引用次數(shù) |
Using MaxEnt modeling to predict the potential distribution of the endemic plant Rosa arabica Crep. in Egypt | 25 |
Wildfire spatial pattern analysis in the Zagros Mountains, Iran: A comparative study of decision tree based classifiers | 21 |
Deep convolution neural network for image recognition | 20 |
Modelling current and future potential distributions of two desert jerboas under climate change in Iran | 19 |
A Deep learning method for accurate and fast identification of coral reef fishes in underwater images | 17 |
MaxEnt modeling for predicting suitable habitats and identifying the effects of climate change on a threatened species, Daphne mucronata, in central Iran | 17 |
A new fuzzy time series model based on robust clustering for forecasting of air pollution | 16 |
Deep learning and transfer learning features for plankton classification | 14 |
An exhaustive analysis of heuristic methods for variable selection in ecological niche modeling and species distribution modeling | 11 |
Machine learning for inferring animal behavior from location and movement data | 11 |
SCIE
影響因子 0.6
CiteScore 1.7
SCIE
影響因子 1.6
CiteScore 3
SCIE
CiteScore 1
SCIE
影響因子 2.4
CiteScore 4.5
SCIE
CiteScore 4.1
SCIE
影響因子 4.3
CiteScore 6.2
SCIE SSCI
影響因子 3
CiteScore 6.6
SCIE SSCI
影響因子 2.4
CiteScore 4.1
SCIE
影響因子 8
CiteScore 16.7
SCIE SSCI
影響因子 15.1
CiteScore 18.9
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