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《Neurobiology Of Disease》的主要研究領域是什么?

來源:好投稿網整理 2024-09-19 18:31:47

《Neurobiology Of Disease》的主要研究方向:醫(yī)學-神經科學。

期刊特色:

《Neurobiology Of Disease》作為一本專注于醫(yī)學-神經科學的國際期刊,通過發(fā)表高質量的綜述文章,為研究人員和學生提供了深入了解該領域最新研究進展的機會。該期刊反映了醫(yī)學-神經科學的前沿動態(tài)。期刊彌合了最新研究與傳統(tǒng)教科書之間的差距,幫助讀者了解進入該領域所需的基本知識。這不僅推動了學術交流,還為相關領域的研究提供了重要的參考,促進了該領域科研交流和科研成果轉化。

期刊影響力:

該期刊的影響因子為5.1。

中科院分區(qū)信息在大類學科中醫(yī)學為:2區(qū),小類學科中NEUROSCIENCES醫(yī)學-神經科學:2區(qū),

中科院分區(qū)信息

疾病神經生物學2023年12月升級版
大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
醫(yī)學 2區(qū)
NEUROSCIENCES 神經科學
2區(qū)
疾病神經生物學2022年12月升級版
大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
醫(yī)學 1區(qū)
NEUROSCIENCES 神經科學
2區(qū)
疾病神經生物學2021年12月舊的升級版
大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
醫(yī)學 2區(qū)
NEUROSCIENCES 神經科學
2區(qū)
疾病神經生物學2021年12月基礎版
大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
醫(yī)學 2區(qū)
NEUROSCIENCES 神經科學
2區(qū)
疾病神經生物學2021年12月升級版
大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
醫(yī)學 2區(qū)
NEUROSCIENCES 神經科學
2區(qū)
疾病神經生物學2020年12月舊的升級版
大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
醫(yī)學 2區(qū)
NEUROSCIENCES 神經科學
2區(qū)
名詞解釋:

中科院JCR期刊分區(qū)(又稱分區(qū)表、分區(qū)數據)是中國科學院文獻情報中心世界科學前沿分析中心的科學研究成果。在中科院期刊分區(qū)表中,主要參考3年平均IF作為學術影響力,最終每個分區(qū)的期刊累積學術影響力是相同的,各區(qū)的期刊數量由高到底呈金字塔式分布。

JCR分區(qū)信息:
按JIF指標學科分區(qū):Q1,按JCI指標學科分區(qū):Q1

JCR分區(qū)信息

Neurobiology Of Disease(2023-2024年最新版數據)
按JIF指標學科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學科:NEUROSCIENCES SCIE Q1 48 / 310
84.7%
按JCI指標學科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學科:NEUROSCIENCES SCIE Q1 38 / 310
87.9%
名詞解釋:

湯森路透每年出版一本《期刊引用報告》(Journal Citation Reports,簡稱JCR)。JCR對86000多種SCI期刊的影響因子(Impact Factor)等指數加以統(tǒng)計。JCR將收錄期刊分為176個不同學科類別在JCR的Journal Ranking中,主要參考當年IF,最終每個分區(qū)的期刊數量是均分的。

(4)CiteScore:11.2,SJR:2.116,SNIP:1.218

Cite Score(2024年最新版)
  • CiteScore:11.2
  • SJR:2.116
  • SNIP:1.218
學科類別 分區(qū) 排名 百分位
大類:Neuroscience 小類:Neurology Q1 14 / 192
92%
名詞解釋:

CiteScore:該指標由Elsevier于2016年提出,指期刊發(fā)表的單篇文章平均被引用次數。CiteScorer的計算方式是:例如,某期刊2022年CiteScore的計算方法是該期刊在2019年、2020年和2021年發(fā)表的文章在2022年獲得的被引次數,除以該期刊2019年、2020年和2021發(fā)表并收錄于Scopus中的文章數量總和。

聲明:本信息依據互聯網公開資料整理,若存在錯誤,請及時聯系我們及時更正。

影響因子:5.1

?ISSN:0969-9961

EISSN:1095-953X

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