多久能被SCI數(shù)據(jù)庫收錄？
來源：優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 11:12:11 282人看過
通常情況下，《Evolving Systems》雜志發(fā)表的文章被SCIE數(shù)據(jù)庫收錄的時間沒有固定標(biāo)準(zhǔn)，若想了解詳細(xì)、準(zhǔn)確的具體情況，建議直接與雜志社取得聯(lián)系或者向在線客服進(jìn)行咨詢。
多久能被SCI數(shù)據(jù)庫一般可以歸納出以下情況：
論文發(fā)表后到在線時間：SCI論文發(fā)表后，一般需要大約3個月的時間才能在期刊官網(wǎng)上線，這是論文初次對外公開的時間點。
在線后到數(shù)據(jù)庫檢索時間：論文在線后，通常還需要1-3個月的時間才能在Web of Science（WOS）數(shù)據(jù)庫中檢索到，這個過程被稱為論文的索引或收錄。
整體時間周期：從投稿到論文被SCI數(shù)據(jù)庫收錄，整個周期大概需要一年左右的時間。具體來說，投稿后可能需要5-6個月收到接收通知，然后經(jīng)過2-3個月論文會在官網(wǎng)上線，再之后2-3個月論文會被WOS數(shù)據(jù)庫收錄。
然而，這個時間周期并不是絕對的，它受到多種因素的影響，如：期刊類型、論文質(zhì)量、數(shù)據(jù)庫更新等。
《Evolving Systems》雜志已被SCIE國際知名數(shù)據(jù)庫收錄，在JCR分區(qū)中位于 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE學(xué)科Q3區(qū) ，在CiteScore評價中位于Mathematics學(xué)科的Q1區(qū)Mathematics學(xué)科的Q1區(qū)Mathematics學(xué)科的Q1區(qū)Mathematics學(xué)科的Q1區(qū)具有較高的學(xué)術(shù)影響力，在該領(lǐng)域受到廣泛認(rèn)可。
WOS分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：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：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q3 | 101 / 197 |
49% |
| 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：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q3 | 122 / 198 |
38.64% |
名詞解釋：
WOS即Web of Science，是全球獲取學(xué)術(shù)信息的重要數(shù)據(jù)庫，Web of Science包括自然科學(xué)、社會科學(xué)、藝術(shù)與人文領(lǐng)域的信息，來自全世界近9,000種最負(fù)盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學(xué)術(shù)會議多學(xué)科內(nèi)容。給期刊分區(qū)時會按照某一個學(xué)科領(lǐng)域劃分，根據(jù)這一學(xué)科所有按照影響因子數(shù)值降序排名，然后平均分成4等份，期刊影響因子值高的就會在高分區(qū)中，最后的劃分結(jié)果分別是Q1，Q2，Q3，Q4，Q1代表質(zhì)量最高。
CiteScore分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2024年最新版）
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 | ||||||||||||||||||||
| 7.8 | 0.746 | 1.022 |
|
名詞解釋：
CiteScore：衡量期刊所發(fā)表文獻(xiàn)的平均受引用次數(shù)。
SJR:SCImago 期刊等級衡量經(jīng)過加權(quán)后的期刊受引用次數(shù)。引用次數(shù)的加權(quán)值由施引期刊的學(xué)科領(lǐng)域和聲望 (SJR) 決定。
SNIP:每篇文章中來源出版物的標(biāo)準(zhǔn)化影響將實際受引用情況對照期刊所屬學(xué)科領(lǐng)域中預(yù)期的受引用情況進(jìn)行衡量。
作為一本專注于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領(lǐng)域的學(xué)術(shù)期刊，它致力于發(fā)表高質(zhì)量的研究論文和為相關(guān)領(lǐng)域的研究人員提供重要的學(xué)術(shù)資源。
該雜志出版周期是6 issues per year，平均審稿速度預(yù)計為： 。
《進(jìn)化系統(tǒng)》涵蓋了動態(tài)進(jìn)化系統(tǒng)領(lǐng)域的調(diào)查、方法論和應(yīng)用導(dǎo)向論文。‘進(jìn)化系統(tǒng)’的靈感來自于動態(tài)變化和進(jìn)化環(huán)境中系統(tǒng)模型進(jìn)化的理念。與機器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)建模和相關(guān)學(xué)科中的標(biāo)準(zhǔn)方法不同，這些方法假設(shè)并先驗地固定模型結(jié)構(gòu)，問題集中在參數(shù)優(yōu)化上，而進(jìn)化系統(tǒng)允許模型結(jié)構(gòu)逐漸改變/進(jìn)化。這種持續(xù)或終身學(xué)習(xí)和領(lǐng)域適應(yīng)的目的是自我組織。它可以適應(yīng)新的數(shù)據(jù)模式，更適合流數(shù)據(jù)、遷移學(xué)習(xí)，并且可以識別和學(xué)習(xí)未知和不可預(yù)測的數(shù)據(jù)模式。這些特性對于自主機器人系統(tǒng)至關(guān)重要，因為這些系統(tǒng)在設(shè)計完成后（運行時）會繼續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)。
《Evolving Systems》征集的出版物旨在解決非平穩(wěn)、不可預(yù)測環(huán)境中系統(tǒng)建模、聚類、分類、預(yù)測和控制的各個方面的問題，并描述其設(shè)計的新方法和途徑。
該期刊致力于從系統(tǒng)方法到案例研究和實際工業(yè)應(yīng)用的自我開發(fā)、自我組織和進(jìn)化系統(tǒng)的主題。它涵蓋了方法論的各個方面，例如
不斷發(fā)展的系統(tǒng)方法
不斷發(fā)展的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)模糊系統(tǒng)
不斷發(fā)展的分類器和聚類
不斷發(fā)展的控制器和預(yù)測模型
不斷發(fā)展的可解釋人工智能系統(tǒng)
不斷發(fā)展的系統(tǒng)應(yīng)用
而且還關(guān)注新的范式和應(yīng)用，包括醫(yī)學(xué)、機器人、商業(yè)、工業(yè)自動化、控制系統(tǒng)、交通、通信、環(huán)境監(jiān)測、生物醫(yī)學(xué)系統(tǒng)、安全和電子服務(wù)、金融和經(jīng)濟(jì)。所有提交的方法和系統(tǒng)的共同特征是系統(tǒng)和環(huán)境的不斷發(fā)展。
該期刊涵蓋與以下內(nèi)容相關(guān)的貢獻(xiàn)：
1）機器學(xué)習(xí)、人工智能、計算智能和數(shù)學(xué)建模方法
2）來自自然和生物學(xué)的靈感，包括神經(jīng)科學(xué)、生物信息學(xué)和分子生物學(xué)、量子物理學(xué)
3）在工程、商業(yè)、社會科學(xué)中的應(yīng)用。
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