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Network Neuroscience是醫學領域的一本優秀期刊。由MIT PRESS出版社出版。該期刊主要發表醫學領域的原創性研究成果。該期刊主要刊載NEUROSCIENCES及其基礎研究的前瞻性、原始性、首創性研究成果、科技成就和進展。該期刊不僅收錄了該領域的科技成就和進展,更以其深厚的學術積淀和卓越的審稿標準,確保每篇文章都具備高度的學術價值。此外,該刊同時被SCIE數據庫收錄,并被劃分為中科院SCI3區期刊,它始終堅持創新,不斷專注于發布高度有價值的研究成果,不斷推動醫學領域的進步。
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大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
醫學 | 3區 | NEUROSCIENCES 神經科學 | 3區 | 否 | 否 |
大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
醫學 | 3區 | NEUROSCIENCES 神經科學 | 3區 | 否 | 否 |
大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
醫學 | 2區 | NEUROSCIENCES 神經科學 | 2區 | 否 | 否 |
大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
醫學 | 2區 | NEUROSCIENCES 神經科學 | 2區 | 否 | 否 |
大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
醫學 | 2區 | NEUROSCIENCES 神經科學 | 2區 | 否 | 否 |
按JIF指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
學科:NEUROSCIENCES | SCIE | Q2 | 103 / 310 |
66.9% |
按JCI指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
學科:NEUROSCIENCES | SCIE | Q2 | 98 / 310 |
68.55% |
學科類別 | 分區 | 排名 | 百分位 |
大類:Mathematics 小類:Applied Mathematics | Q1 | 59 / 635 |
90% |
大類:Mathematics 小類:Computer Science Applications | Q2 | 230 / 817 |
71% |
大類:Mathematics 小類:General Neuroscience | Q2 | 39 / 113 |
65% |
大類:Mathematics 小類:Artificial Intelligence | Q2 | 125 / 350 |
64% |
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年發文量 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 56 | 42 | 49 | 51 |
國家/地區 | 數量 |
USA | 81 |
England | 19 |
GERMANY (FED REP GER) | 19 |
Australia | 16 |
France | 16 |
Canada | 15 |
Netherlands | 13 |
Italy | 11 |
Switzerland | 11 |
Spain | 9 |
機構 | 數量 |
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 15 |
UNIVERSITY OF PENNSYLVANIA | 13 |
INDIANA UNIVERSITY SYSTEM | 11 |
INSTITUT NATIONAL DE LA SANTE ET DE LA RECHERCHE MEDICALE (INSERM) | 10 |
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS) | 9 |
UNIVERSITY OF OXFORD | 7 |
UNIVERSITY OF TORONTO | 7 |
VRIJE UNIVERSITEIT AMSTERDAM | 7 |
AIX-MARSEILLE UNIVERSITE | 6 |
ECOLE POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE | 6 |
文章名稱 | 引用次數 |
Graph theory approaches to functional network organization in brain disorders: A critique for a brave new small-world | 31 |
Heritability of the human connectome: A connectotyping study | 13 |
Large-scale directed network inference with multivariate transfer entropy and hierarchical statistical testing | 13 |
Mapping hybrid functional-structural connectivity traits in the human connectome | 13 |
The importance of the whole: Topological data analysis for the network neuroscientist | 12 |
Functional control of electrophysiological network architecture using direct neurostimulation in humans | 12 |
Evaluation of confound regression strategies for the mitigation of micromovement artifact in studies of dynamic resting-state functional connectivity and multilayer network modularity | 11 |
Spontaneous cognitive processes and the behavioral validation of time-varying brain connectivity | 11 |
Distance-dependent consensus thresholds for generating group-representative structural brain networks | 10 |
High-resolution data-driven model of the mouse connectome | 10 |
SCIE
影響因子 0.3
CiteScore 0.4
SCIE
影響因子 0.5
CiteScore 1.1
SCIE
影響因子 0.5
CiteScore 1.4
SCIE
影響因子 0.2
SCIE
影響因子 0.9
CiteScore 3.3
SCIE
影響因子 0.8
CiteScore 1.4
SCIE
影響因子 0.2
CiteScore 0.3
SCIE
影響因子 2.1
CiteScore 3.9
SCIE
影響因子 1.1
SCIE
影響因子 3.8
CiteScore 8.2
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