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期刊影响因子预测新上映_核心期刊版面费4000贵吗(2024年12月抢先看)

内容来源：合毅科技所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

期刊影响因子预测

2024期刊影响因子：68本涨经过Web of Science官网的统计，2024年中国（包括香港、澳门和台湾）期刊以及中国主办或中国人主编的高影响力期刊的影响因子预测结果已经出炉。2024年，这些期刊的平均影响因子增长了21%，共有68本期刊实现了增长，而12本则出现了下降。 𐟓Š 2024年影响因子预测结果： 81本中国期刊的影响因子预测结果如图所示（查询日期为2024年10月30日）。影响因子的计算公式如下： 2024年IF = 2024年引用2022和2023年的文章量 / (2022 + 2023长文量) 𐟓ˆ 引用统计：文章引用通常需要14个月左右才能稳定，因此使用2024年10个月的平均引用量，通过系数14个月/10个月进行计算，得出预测值。与2025年6月公布的结果相比，预测值与实际值之间的差距通常在10%以内，到明年初，误差可能会进一步降低至5%左右。 𐟓Š 影响因子：影响因子是衡量期刊影响力的重要指标，通过统计期刊在特定时间段内被引用的情况来计算。预测影响因子的目的是为了了解期刊未来的发展趋势和影响力变化。 𐟓ˆ 期刊发表：期刊发表是学术研究的重要环节，通过期刊发表，研究者可以将自己的研究成果与他人分享，并获得学术认可。影响因子的变化也反映了期刊在学术界的影响力和认可度。 𐟓Š 中国期刊：中国期刊在国际学术界的影响力不断提升，通过影响因子预测，可以更好地了解中国期刊在全球学术界的位置和影响力。 𐟓ˆ 论文期刊：论文期刊是学术研究的重要载体，通过影响因子预测，可以更好地了解论文期刊的质量和影响力，从而为学术研究提供参考。

科研必备8款Edge插件，提升工作效率 1️⃣ Sci-Hub X Now：只需选中文献的DOI，右键点击“Find article by DOI”，有资源的情况下，即可直接跳转到Sci-Hub下载界面，轻松下载PDF文件。 2️⃣ Smart TOC：自动提取网页标题，生成目录。点击目录，可以直接定位到文本位置，节省阅读时间。 3️⃣ SangerboxNote：显示期刊名、最新影响因子、预测影响因子、JCR分区、中科院分区和中科院预警等信息，找文献查资料省时省力，一目了然。 4️⃣ Scite：通过AI技术自动显示文献被引次数，并根据论文的上下文智能提取文中引用的观点内容。 5️⃣ SuperCopy：可以复制付费网页的内容，点击破解按钮就可直接复制！ 6️⃣ Global Speed：突破网页倍速播放限制，1个小时的视频最快几分钟就能浏览完，让你快速鉴定视频质量。 7️⃣ AdGuard：拦截各种弹窗广告、网站自我推销广告，屏蔽恶意网站和钓鱼网站，还能根据自己的需求自动更新过滤器。 8️⃣ 沙拉查词：搭载了多款翻译引擎，包括有道、彩云小译、百度等，方便快捷地进行翻译。

2025SR影响因子预测 𐟓Š Scientific Reports（SR），作为年发文量超过2万篇的顶级期刊，其影响因子（IF）的走势对科研人员至关重要。在heliyon被暂停出版后，SR作为少数大型综合性期刊之一，其稳定性显得尤为重要。 𐟔 那么，SR在2025年的影响因子会如何变化呢？我们能否提前预测？由于出版周期的原因，最新的影响因子通常会在次年的6月至7月公布。然而，通过影响因子的计算公式，我们可以计算出实时的IF，并预测未来年中发布的IF。 𐟓ˆ 例如，2024年的实时IF可以通过以下公式计算：2024年实时IF = 2022年至2023年发表的文章在2024年的被引次数 / 2022年至2023年发表的文章总数。由于年度尚未结束，计入考量的引用数会偏少，因此可以通过当前月份占比来大致估计全年的最终IF值，再考虑数据入库延迟，并乘以相关系数来预测2025年年中的IF。 𐟔堧”𑤺Ž特定事件、新闻报道或社交媒体传播，某些文章可能因其独特性或时效性而在短时间内引起广泛的学术和媒体关注，从而导致大量的引用，实时IF可能会因此而升高。 𐟓Š 根据LetPub官网公布的最新实时IF数据，截止2024年10月29日，Scientific Reports的实时影响因子为2.862。综合多方面因素，我们预测2025年Scientific Reports的最新影响因子将大约为3.72。这一预测与2024年发布的3.8相差不大。此外，考虑到SR的自引率近几年一直维持在5%以下，SR的稳定性似乎得到了维持。 𐟤” 你对此有何看法呢？

建模预测，文章就高大上？最近郑老师对机器学习方面的文章特别感兴趣，感觉只要把机器学习、SHAP建模和其他各种技术往上一堆，文章瞬间就显得高大上，特别有范儿。不过，单纯玩数据的关联性，不讲究实际意义，这也有点不太靠谱。比如，有一篇发表在《Ecotoxicology and Environmental Safety》上的研究论文，这个期刊可是环境科学与生态学的二区Top期刊，影响因子有6.2呢。文章旨在使用NHANES数据库开发一个可解释的机器学习模型，用基本人口统计数据和挥发性有机化合物（VOCs）来预测心血管疾病（CVD）的发生风险。研究团队纳入了NHANES 2011-2018数据库中的5,098名参与者，包括515例CVD患者和4583例对照。通过15项尿代谢物指标评估VOCs的暴露情况。研究者将数据集分成训练集（70%）和测试集（30%），并基于6种机器学习模型构建CVD风险预测模型。结果显示，将基本人口统计数据与VOCs暴露相结合的模型，在预测未来疾病风险方面具有巨大的潜力。文章还用了SHAP法计算每个变量对预测的贡献，用于解释最终模型的输出。不过，大家要明确，NHANES数据是横截面调查，心血管病的结局可能患者已经几十年前就有心血管病了，而尿液血样、VOCs暴露可都是现采现分析的，用它们来预测心血管病，靠谱吗？我还发现了一些有意思的指标，比如21个预测因素，用于训练和构建机器学习模型（包括高血压、年龄、SBP、DBP、性别、PIR、BMI、T2 MHA、T34_MHA、AAMA、AMCC、AT等）。SBP和DBP，收缩压和舒张压，高度相关性的东西凑在一起，似乎也不太合适。郑老师觉得，建模就得有目的，你要预测心血管病发生，病例对照的研究设计总得要吧，当然前瞻性设计更好。NHANES数据可以做预测，但它有死亡的数据，方法要为正确的设计方案服务，否则就玩偏了。不过话说回来，现在写文章好像也不太关注什么实际意义，尤其NHANES的文章。这篇文章还真的分析得非常不错，值得大家学习！！！

机器学习SCI期刊，录用率超高！ 𐟒ᥤ祮𖥥𝯼今天我要给大家介绍一本非常适合机器学习领域的计算机2区SCI期刊！ 𐟓ˆ录用率高达80%，只要你的论文沾边就有很大机会被接收，而且这本期刊的质量非常高。机器学习是人工智能的一个分支，通过数据和经验让计算机自我学习和改进算法，从而实现自主学习和预测。它在图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等方面都有广泛应用。 𐟓Š这本期刊的影响因子平稳上升，自引率高达80%，查看数更是达到了1022744次。对于计算机方向的本科生想要保研、硕博生想要毕业、硕士生想要申博的同学来说，这都是一个非常不错的选择！ 𐟒ᥦ‚果你还不知道如何下手写SCI论文，建议找一些辅导学习的方法论，毕竟科研也是需要方法的。希望这篇推荐对大家有所帮助！

绿建智刊：探未来城建 𐟌Ÿ《绿色建造与智能建筑》期刊，作为TU建筑月刊的一部分，是国家级学术期刊，拥有重要的影响因子。 𐟓… 主要收录内容涵盖绿色建造、智能建造、智能建筑以及智慧城市等领域的研究成果。 𐟏⠦œŸ刊致力于推动绿色建筑和智能建筑的发展，为相关领域的科研人员和工程师提供交流平台。 𐟓š 期刊不仅关注建筑技术的创新，还积极探索如何在城市建设中实现可持续发展。 𐟌 通过分享最新的研究和实践案例，期刊为读者提供了丰富的信息和视角，助力城市建设的未来。 𐟓 期刊的影响力不断提升，成为行业内的重要参考资源。

街景图像分析：城市社区特征的隐藏钥匙 𐟓–期刊：Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) 𐟏𗥽𑥓因子：11.1 𐟓•标题：街景图像分析解锁隐藏的城市社区特征 𐟓Œ关键词：城市视觉智能社会经济状况城市规划计算机视觉公共健康 𐟔研究问题城市外观（如建筑立面、街道设施、绿植）如何与社区的社会经济特征相关？街景图像能否有效预测邻里社会经济状况（如贫困、健康、犯罪率等）？街景图像与传统功能性指标相比，预测效果如何？ 𐟏 研究背景：美国七个大都会区 𐟓Š数据：27百万张街景图像、人口普查、健康及犯罪数据 𐟓研究方法：街景特征提取：利用计算机视觉模型分析街景图像，提取建筑、绿地、街道设施等环境特征。预测模型构建：对比街景图像、POI和动态人口数据，用LASSO回归预测社区的贫困、健康、犯罪和交通行为。 𐟌Ÿ结论：研究表明，街景图像中的环境特征能有效预测社区社会经济状况，甚至优于POI等传统功能性指标，尤其在交通行为和犯罪预测中表现尤佳。这一发现表明城市外观蕴含着丰富的信息，可用于支持城市政策的精细化制定。 𐟘Š亮点：街景图像分析能高效预测社区的交通、健康和犯罪特征，比传统功能性数据（如POI）更具优势。视觉特征能解释高达83%的交通行为和64%的犯罪率差异，揭示城市外观与社会经济状态的紧密联系。

高质量机器学习期刊推荐，审稿快影响因子高嘿，大家好！今天给大家推荐一个在机器学习领域非常不错的SCI期刊，特别适合计算机方向的同学们。 𐟌Ÿ 期刊名称：《Machine Learning》影响因子：7.5 自引率：3.1% 𐟌Ÿ 期刊特点：这本期刊在机器学习领域可是大名鼎鼎的计算机三区SCI期刊。目前影响因子是7.5，还在不断上升，未来可能会突破8。自引率只有3.1%，完全在安全范围内，不用担心被预警。而且这个期刊还没有版面费，真的是良心期刊。唯一的缺点就是审稿时间有点不稳定，有时候快有时候慢。不过，如果你想要高质量又容易发表的期刊，不妨试试它！希望这篇推荐对大家有帮助，祝大家学术顺利！𐟓š

网络药理学步骤流程图现在，越来越多的人开始接触生信研究，网络药理学作为一种在线预测工具，其实非常简单易用。它不仅能帮你绘制出精美的网络图，还能帮你找到中药复方的潜在靶点和通路。下面，我们将通过一篇文章，看看如何基于网络药理学预测并发表一区SCI。 𐟓š 期刊：Phytomedicine 𐟓ˆ 影响因子：7.9 𐟓 题目：Network pharmacology-based study on the mechanism of ShenKang injection in diabetic kidney disease through Keap1/Nrf2/Ho-1 signaling pathway 思路解析： 1️⃣ 首先，他们列出了肾康注射液（SKI）中的多种成分，并将其输入到TCMSP系统中进行预测，得到了280个潜在的基因。 2️⃣ 然后，将这些基因与可能诱发糖尿病肾病（DKD）的基因进行交集分析，并进行GO/KEGG富集分析和药物成分疾病目标网络分析，发现可能与铁死亡有关（虽然排名靠后，但有点牵强）。 3️⃣ 进行表型验证：观察小鼠的体重、血脂、肾功能、肾脏组织学和氧化应激水平。 4️⃣ 检测肾脏内铁离子和铁死亡通路的变化。 5️⃣ 进行细胞实验和影响铁死亡的Keap1/Nrf2/Ho-1通路验证。 𐟔 数据库和生信工具：网络药理学系统：TCMSP system 疾病相关基因检索：GenGards, OMIM, drugbank, TTD, Disgene 蛋白互作分析：Sting 蛋白互作画图：Cytoscape 3.9.0（画图花了不少时间） GO/KEGG分析：Metascape数据库 𐟒ᠦœ€后，提醒大家，这篇文章没有检测AST和ALT等肝功指标，以验证药物的肝毒性。通过以上步骤，你可以轻松发表一篇基于网络药理学的中药复方研究SCI论文。简言之，就是幻想一个通路，然后网络药理学强行解释一下，最后在动物和细胞上找一找相应的表型。这样一篇文章就可以复现出来，美其名曰循证医学。

网络药理学助力中药复方轻松发一区SCI 最近大家都在讨论生信，网络药理学更是其中的热门话题。其实，网络药理学真的很简单，就是在线预测嘛！但它能帮你找到中药复方的潜在靶点和通路，真是太棒了！今天我们就来看看一篇基于网络药理学预测并依赖铁死亡的中药复方如何轻松发表一区SCI。 𐟓Š 文章概况期刊名：Phytomedicine 影响因子：7.9 题目：Network pharmacology-based study on the mechanism of ShenKang injection in diabetic kidney disease through Keap1/Nrf2/Ho-1 signaling pathway 𐟒ᠦ€路解析列出肾康注射液（SKI）中的多种成分，并将其输入TCMSP系统进行预测，得到280个潜在基因。将这些基因与可能诱发糖尿病肾病（DKD）的基因取交集，进行GO/KEGG富集分析和药物成分疾病目标网络分析，发现可能影响铁死亡（排名靠后，略显牵强）。进行表型验证，包括小鼠的体重、血脂、肾功能、肾脏组织学和氧化应激水平。检测肾脏内铁离子和铁死亡通路变化。进行细胞实验和影响铁死亡的Keap1/Nrf2/Ho-1通路验证。 𐟛 ️ 数据库和生信工具网络药理学系统：TCMSP system 疾病相关基因检索：GenGards, OMIM, drugbank, TTD, Disgene 蛋白互作分析：Sting 蛋白互作画图：Cytoscape 3.9.0（画图至少花了2个小时） GO/KEGG分析：Metascape数据库 𐟌Ÿ 总结这篇文章通过幻想一个通路，然后利用网络药理学强行解释，再在动物和细胞上找相应的表型。虽然看起来简单，但效果却非常好。希望这篇文章能给你一些启发，毕竟循证医学还是很重要的嘛！

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