Biometrics（生物識別雜志）是由Wiley-Blackwell Publishing Ltd出版社主辦的一本以生物-生物學(xué)為研究方向，OA非開放（Not Open Access）的國際優(yōu)秀期刊。旨在幫助發(fā)展和壯大數(shù)學(xué)及相關(guān)學(xué)科的各個方面。該期刊接受多種不同類型的文章。本刊出版語言為Multi-Language，創(chuàng)刊于1945年。自創(chuàng)刊以來，已被SCIE（科學(xué)引文索引擴展板）等國內(nèi)外知名檢索系統(tǒng)收錄。該雜志發(fā)表了高質(zhì)量的論文，重點介紹了BIOLOGY在分析和實踐中的理論、研究和應(yīng)用。
ISSN：0006-341X
E-ISSN：1541-0420
出版商：Wiley-Blackwell Publishing Ltd
出版語言：Multi-Language
出版地區(qū)：UNITED STATES
出版周期：Quarterly
是否OA：未開放
是否預(yù)警：否
創(chuàng)刊時間：1945
年發(fā)文量：100
影響因子：1.4
研究類文章占比：100.00%
Gold OA文章占比：24.52%
H-index：116
出版國人文章占比：0.08
出版撤稿文章占比：
開源占比：0.12...
文章自引率：0.0526...
《Biometrics》是一份國際優(yōu)秀期刊，為數(shù)學(xué)領(lǐng)域的研究人員和從業(yè)者提供科學(xué)論壇。該期刊涵蓋了數(shù)學(xué)及相關(guān)學(xué)科的所有方面，包括基礎(chǔ)和應(yīng)用研究，使讀者能夠獲得來自世界各地的最新、前沿的研究。該期刊歡迎涉及數(shù)學(xué)領(lǐng)域的原創(chuàng)理論、方法、技術(shù)和重要應(yīng)用的稿件，并刊載了涉及數(shù)學(xué)領(lǐng)域的相關(guān)欄目：綜述、論著、述評、論著摘要等。所有投稿都有望達(dá)到高標(biāo)準(zhǔn)的科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性，并為推進(jìn)該領(lǐng)域的科研知識傳播做出貢獻(xiàn)。該期刊最新CiteScore值為2.7，最新影響因子為1.4，SJR指數(shù)為1.48，SNIP指數(shù)為1.325。
CiteScore指標(biāo)的應(yīng)用非常廣泛，以期刊的引用次數(shù)為基礎(chǔ)評估期刊的影響力。它可以反映期刊的學(xué)術(shù)影響力和學(xué)術(shù)水平，是學(xué)術(shù)界常用的期刊評價指標(biāo)之一。
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 2.7 | 1.48 | 1.325 |
|
CiteScore是由Elsevier公司開發(fā)的一種用于衡量科學(xué)期刊影響力的指標(biāo)，以期刊的引用次數(shù)為基礎(chǔ)評估期刊的影響力。這個指標(biāo)是由Scopus數(shù)據(jù)庫支持，以四年為一個時段，連續(xù)評估期刊和叢書的引文影響力的。具體來說，CiteScore是計算某期刊連續(xù)三年發(fā)表的論文在第四年度的篇均引用次數(shù)。CiteScore和影響因子（IF）有所不同。例如，在影響因子的計算中，分子是來自所有文章的引用次數(shù)，包括編輯述評、讀者來信、更正信息和新聞等非研究性文章，而分母則不包括這些非研究性文章。然而，在CiteScore的計算中，分子和分母都包括這些非研究性文章。因此，如果這些非研究性文章比較多，由于分母較大，相較于影響因子，CiteScore計算出來的分?jǐn)?shù)可能會偏低。此外，CiteScore的引用數(shù)據(jù)來自Scopus數(shù)據(jù)庫中的22000多個期刊，比影響因子來自Web of Science數(shù)據(jù)庫的11000多個期刊多了一倍。
| 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：BIOLOGY | SCIE | Q3 | 66 / 109 |
39.9% |
| 學(xué)科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | SCIE | Q4 | 50 / 65 |
23.8% |
| 學(xué)科：STATISTICS & PROBABILITY | SCIE | Q2 | 53 / 168 |
68.8% |
| 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：BIOLOGY | SCIE | Q2 | 54 / 109 |
50.92% |
| 學(xué)科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | SCIE | Q3 | 47 / 65 |
28.46% |
| 學(xué)科：STATISTICS & PROBABILITY | SCIE | Q2 | 81 / 168 |
52.08% |
WOS(JCR)分區(qū)是由科睿唯安公司提出的一種新的期刊評價指標(biāo)，分區(qū)越靠前一般代表期刊質(zhì)量越好，發(fā)文難度也越高。這種分級體系有助于科研人員快速了解各個期刊的影響力和地位。JCR將所有期刊按照各個學(xué)科領(lǐng)域進(jìn)行分類，然后以影響因子為標(biāo)準(zhǔn)平均分為四個等級：Q1、Q2、Q3和Q4區(qū)。這種設(shè)計使得科研人員可以更容易地進(jìn)行跨學(xué)科比較。
中科院SCI期刊分區(qū)是由中國科學(xué)院國家科學(xué)圖書館制定的。將所有的期刊按照學(xué)科進(jìn)行分類，以影響因子為標(biāo)準(zhǔn)平均分為四個等級。分區(qū)越靠前一般代表期刊質(zhì)量越好，發(fā)文難度也越高。
2023年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學(xué)科 | 小類學(xué)科 |
| 否 | 否 | 數(shù)學(xué) 4區(qū) |
BIOLOGY
生物學(xué)
MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
數(shù)學(xué)與計算生物學(xué)
STATISTICS & PROBABILITY
統(tǒng)計學(xué)與概率論
3區(qū)
3區(qū)
3區(qū)
|
2022年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學(xué)科 | 小類學(xué)科 |
| 否 | 否 | 數(shù)學(xué) 3區(qū) |
BIOLOGY
生物學(xué)
MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
數(shù)學(xué)與計算生物學(xué)
STATISTICS & PROBABILITY
統(tǒng)計學(xué)與概率論
3區(qū)
3區(qū)
3區(qū)
|
2021年12月舊的升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學(xué)科 | 小類學(xué)科 |
| 是 | 否 | 數(shù)學(xué) 2區(qū) |
MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
數(shù)學(xué)與計算生物學(xué)
BIOLOGY
生物學(xué)
STATISTICS & PROBABILITY
統(tǒng)計學(xué)與概率論
2區(qū)
3區(qū)
3區(qū)
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2021年12月基礎(chǔ)版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學(xué)科 | 小類學(xué)科 |
| 是 | 否 | 數(shù)學(xué) 2區(qū) |
BIOLOGY
生物學(xué)
MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
數(shù)學(xué)與計算生物學(xué)
STATISTICS & PROBABILITY
統(tǒng)計學(xué)與概率論
4區(qū)
3區(qū)
3區(qū)
|
2021年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學(xué)科 | 小類學(xué)科 |
| 是 | 否 | 數(shù)學(xué) 2區(qū) |
MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
數(shù)學(xué)與計算生物學(xué)
BIOLOGY
生物學(xué)
STATISTICS & PROBABILITY
統(tǒng)計學(xué)與概率論
2區(qū)
3區(qū)
3區(qū)
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2020年12月舊的升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學(xué)科 | 小類學(xué)科 |
| 否 | 否 | 數(shù)學(xué) 3區(qū) |
MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
數(shù)學(xué)與計算生物學(xué)
BIOLOGY
生物學(xué)
STATISTICS & PROBABILITY
統(tǒng)計學(xué)與概率論
2區(qū)
3區(qū)
3區(qū)
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Biometrics(中文譯名生物識別雜志)是一本專注于生物,生物學(xué)領(lǐng)域的國際期刊，致力于為全球BIOLOGY領(lǐng)域的研究者提供一個高質(zhì)量的學(xué)術(shù)交流平臺。該期刊ISSN：0006-341X，E-ISSN：1541-0420，出版周期Quarterly。在中科院的大類學(xué)科分類中，該期刊屬于數(shù)學(xué)范疇，而在小類學(xué)科中，它主要涵蓋了BIOLOGY這一領(lǐng)域。編輯部誠摯邀請廣大數(shù)學(xué)領(lǐng)域的專家學(xué)者投稿，內(nèi)容可以涵蓋數(shù)學(xué)的綜合研究、實踐應(yīng)用、創(chuàng)新成果等方面。同時，我們也歡迎學(xué)者們就相關(guān)主題進(jìn)行簡短的交流和評論，以促進(jìn)學(xué)術(shù)界的互動與合作。為了保證期刊的質(zhì)量，審稿周期預(yù)計為 偏慢,4-8周 。在此期間，編輯部將對所有投稿進(jìn)行嚴(yán)格的同行評審，以確保發(fā)表的文章具有較高的學(xué)術(shù)價值和實用性。
值得一提的是，Biometrics近期并未被列入國際期刊預(yù)警名單，這意味著其學(xué)術(shù)質(zhì)量和影響力得到了廣泛認(rèn)可。該期刊為數(shù)學(xué)領(lǐng)域的學(xué)者提供了一個優(yōu)質(zhì)的學(xué)術(shù)交流平臺。因此，關(guān)注并投稿至Biometrics無疑是一個明智的選擇，這將有助于提升您的學(xué)術(shù)聲譽和研究成果的傳播。
多年來，我們專注于期刊投稿服務(wù)，能夠為您分析推薦目標(biāo)期刊。憑借多年來豐富的投稿經(jīng)驗和專業(yè)指導(dǎo)，我們有效助力提升錄用幾率。點擊以下按鈕即可免費咨詢。
投稿咨詢| 機構(gòu) | 發(fā)文量 |
| UNIVERSITY OF NORTH CAROLINA | 48 |
| HARVARD UNIVERSITY | 47 |
| UNIVERSITY OF TEXAS SYSTEM | 42 |
| UNIVERSITY OF MICHIGAN SYSTEM | 39 |
| UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 37 |
| UNIVERSITY OF PENNSYLVANIA | 31 |
| UNIVERSITY OF MINNESOTA SYSTEM | 29 |
| JOHNS HOPKINS UNIVERSITY | 27 |
| COLUMBIA UNIVERSITY | 23 |
| FRED HUTCHINSON CANCER CENTER | 23 |
| 國家 / 地區(qū) | 發(fā)文量 |
| USA | 433 |
| CHINA MAINLAND | 58 |
| England | 40 |
| Canada | 30 |
| GERMANY (FED REP GER) | 17 |
| Taiwan | 17 |
| Australia | 16 |
| Italy | 16 |
| Belgium | 13 |
| New Zealand | 12 |
| 期刊引用數(shù)據(jù) | 引用次數(shù) |
| J AM STAT ASSOC | 215 |
| BIOMETRICS | 192 |
| BIOMETRIKA | 159 |
| ANN STAT | 101 |
| J R STAT SOC B | 96 |
| STAT MED | 96 |
| ANN APPL STAT | 39 |
| BIOSTATISTICS | 37 |
| STAT SINICA | 33 |
| BIOINFORMATICS | 30 |
| 期刊被引用數(shù)據(jù) | 引用次數(shù) |
| STAT MED | 647 |
| STAT METHODS MED RES | 395 |
| PLOS ONE | 263 |
| SCI REP-UK | 245 |
| BIOMETRICAL J | 193 |
| BIOMETRICS | 192 |
| J AM STAT ASSOC | 154 |
| J R STAT SOC C-APPL | 153 |
| BMJ OPEN | 145 |
| COMPUT STAT DATA AN | 140 |
| 文章引用數(shù)據(jù) | 引用次數(shù) |
| Quantifying publication bias in meta-analy... | 76 |
| On the reliability of N-mixture models for... | 34 |
| Efficiency of two sample tests via the res... | 17 |
| Sample size determination for GEE analyses... | 13 |
| Multiple phenotype association tests using... | 11 |
| Improved dynamic predictions from joint mo... | 10 |
| FLCRM: Functional linear cox regression mo... | 10 |
| A two-stage model for wearable device data | 9 |
| A note on marginalization of regression pa... | 9 |
| Generalizing causal inferences from indivi... | 8 |
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