不同雜志的版面費(fèi)收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)存在差異，部分期刊也有可能不收取版面費(fèi)。想查詢《Annual Review Of Biomedical Data Science》雜志的版面費(fèi)，可以按以下步驟操作：
1、使用學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)查詢
Web of Science/Scopus：搜索雜志名稱，查看其信息頁(yè)是否標(biāo)注版面費(fèi)。
DOAJ（開放獲取期刊目錄）：若雜志在列，可查看公開的版面費(fèi)信息。
2、聯(lián)系編輯部或同行
郵件詢問：如果在投稿系統(tǒng)中未找到版面費(fèi)信息，可通過郵件直接聯(lián)系雜志社，提供雜志名稱和具體問題，通常會(huì)得到準(zhǔn)確答復(fù)。
電話咨詢：在緊急情況下，也可以直接撥打雜志社電話進(jìn)行詢問。
咨詢同領(lǐng)域發(fā)表過該期刊的學(xué)者，了解實(shí)際收費(fèi)情況。
3、機(jī)構(gòu)或出版社政策
機(jī)構(gòu)協(xié)議：若您隸屬高校或研究所，可通過圖書館或科研管理部門查詢是否有版面費(fèi)資助。
出版社政策：檢查出版社是否對(duì)旗下期刊統(tǒng)一規(guī)定版面費(fèi)。
一、《Annual Review Of Biomedical Data Science》雜志基本信息
中文名稱：生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)年度評(píng)論
國(guó)際簡(jiǎn)稱：ANNU REV BIOMED DA S
ISSN：2574-3414
由Annual Reviews Inc.出版
該雜志專注于MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY每篇文章都是該主題的最新、獨(dú)立的摘要，旨在為尚未深入研究該領(lǐng)域的讀者提供易于理解的內(nèi)容。
開放獲取（OA）政策屬于未開放，Gold OA文章占比：40.68%。
二、《Annual Review Of Biomedical Data Science》雜志學(xué)術(shù)影響力與分區(qū)
影響因子：7，其JCR分區(qū)：Q1。
按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū)學(xué)科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY，收錄子集：ESCI，分區(qū)：Q1，排名：2 / 65，百分位：97.7%；
按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū)學(xué)科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY，收錄子集：ESCI，分區(qū)：Q1，排名：7 / 65，百分位：90%；
CiteScore：11.1
Cite Score（2024年最新版）
- CiteScore：11.1
- SJR：3.034
- SNIP：1.483
| 學(xué)科類別 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 大類：Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類：Biochemistry, Genetics and Molecular Biology (miscellaneous) | Q1 | 6 / 103 |
94%
|
| 大類：Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類：Genetics | Q1 | 34 / 347 |
90%
|
| 大類：Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類：Biomedical Engineering | Q1 | 34 / 303 |
88%
|
| 大類：Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類：Cancer Research | Q1 | 42 / 230 |
81%
|
CiteScore：該指標(biāo)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(shù)。CiteScorer的計(jì)算方式是：例如，某期刊2022年CiteScore的計(jì)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(shù)，除以該期刊2019年、2020年和2021發(fā)表并收錄于Scopus中的文章數(shù)量總和。
其他指標(biāo)
年發(fā)文量：22篇。
隨著MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY領(lǐng)域的快速發(fā)展，《Annual Review Of Biomedical Data Science》雜志有望繼續(xù)擴(kuò)大其影響力，吸引更多高質(zhì)量的研究文章，為讀者提供更全面的學(xué)術(shù)資源。
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