测量
测量杂志简介
- 出版商：Elsevier
- 出版语言：English
- TOP期刊：是
- 出版地区：ENGLAND
- 是否预警：否
- 是否OA：未开放
- 出版周期：Bimonthly
- 出版年份：1983
- 中文名称：测量
- 是否OA：未开放
测量（国际简称MEASUREMENT，英文名称Measurement）是一本未开放获取（OA）国际期刊，自1983年创刊以来，始终站在工程技术研究的前沿。该期刊致力于发表在工程技术领域各个方面达到最高科学标准和具有重要性的研究成果。全面反映该学科的发展趋势，为工程技术事业的进步提供了有力的支撑。期刊严格遵循职业道德标准，对于任何形式的抄袭行为，无论是文字还是图形，一旦查实，均可能导致稿件被拒绝。
近年来，来自CHINA MAINLAND、India、Italy、USA、Iran、Poland、Turkey、Spain、England、Malaysia等国家和地区的研究者在《Measurement》上发表了大量的高质量文章。该期刊内容丰富，包括原创研究、综述文章、专题观点、论文预览、专家意见等多种类型，旨在为全球该领域研究者提供广泛的学术交流平台和灵感来源。
在过去几年中，该期刊保持了稳定的发文量和综述量，具体数据如下：
2014年：发表文章547篇、2015年：发表文章524篇、2016年：发表文章784篇、2017年：发表文章576篇、2018年：发表文章880篇、2019年：发表文章1153篇、2020年：发表文章1107篇、2021年：发表文章1784篇、2022年：发表文章1583篇、2023年：发表文章1467篇。这些数据反映了期刊在全球工程技术领域的影响力和活跃度，同时也展示了其作为学术界和工业界研究人员首选资源的地位。《Measurement》将继续致力于推动工程技术领域的知识传播和科学进步，为全球工程技术问题的解决贡献力量。
期刊指数
- 影响因子：5.2
- 文章自引率：0.125
- Gold OA文章占比：9.63%
- CiteScore：10.2
- 年发文量：1467
- 开源占比：0.063
- SJR指数：1.181
- H-index：70
- SNIP指数：1.633
- OA被引用占比：0.0101...
- 出版国人文章占比：0.3
WOS期刊SCI分区（2023-2024年最新版）
| 按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY | SCIE | Q1 | 17 / 179 |
90.8% |
| 学科：INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION | SCIE | Q1 | 11 / 76 |
86.2% |
| 按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY | SCIE | Q1 | 17 / 180 |
90.83% |
| 学科：INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION | SCIE | Q1 | 6 / 76 |
92.76% |
中科院分区表
中科院SCI期刊分区 2023年12月升级版
| Top期刊 | 综述期刊 | 大类学科 | 小类学科 |
| 是 | 否 | 工程技术 2区 |
ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY
工程：综合
INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION
仪器仪表
2区
2区
|
CiteScore（2024年最新版）
CiteScore 排名
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||
| 10.2 | 1.181 | 1.633 |
|
学术指标分析
影响因子和CiteScore
自引率
影响因子：指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率，是衡量学术期刊影响力的一个重要指标。影响因子越高，代表着期刊的影响力越大 。
CiteScore：该值越高，代表该期刊的论文受到更多其他学者的引用，因此该期刊的影响力也越高。
自引率：是衡量期刊质量和影响力的重要指标之一。通过计算期刊被自身引用的次数与总被引次数的比例，可以反映期刊对于自身研究内容的重视程度以及内部引用的情况。
年发文量：是衡量期刊活跃度和研究产出能力的重要指标，年发文量较多的期刊可能拥有更广泛的读者群体和更高的学术声誉，从而吸引更多的优质稿件。
期刊互引关系
| 序号 | 引用他刊情况 | 引用次数 |
| 1 | MEASUREMENT | 2277 |
| 2 | MECH SYST SIGNAL PR | 909 |
| 3 | SENSORS-BASEL | 417 |
| 4 | INT J ADV MANUF TECH | 406 |
| 5 | IEEE T INSTRUM MEAS | 390 |
| 6 | MEAS SCI TECHNOL | 321 |
| 7 | J MATER PROCESS TECH | 316 |
| 8 | J SOUND VIB | 305 |
| 9 | INT J MACH TOOL MANU | 248 |
| 10 | IEEE T IND ELECTRON | 233 |
| 序号 | 被他刊引用情况 | 引用次数 |
| 1 | MEASUREMENT | 2277 |
| 2 | IEEE ACCESS | 641 |
| 3 | SENSORS-BASEL | 619 |
| 4 | INT J ADV MANUF TECH | 345 |
| 5 | APPL SCI-BASEL | 324 |
| 6 | MECH SYST SIGNAL PR | 221 |
| 7 | IEEE SENS J | 195 |
| 8 | MATERIALS | 160 |
| 9 | IEEE T INSTRUM MEAS | 151 |
| 10 | MEAS SCI TECHNOL | 151 |
高引用文章
- Early fault diagnosis of bearing and stator faults of the single-phase induction motor using acoustic signals引用次数：58
- Measurement of tensile bond strength of 3D printed geopolymer mortar引用次数：38
- Research and application of improved adaptive MOMEDA fault diagnosis method引用次数：36
- Measurement of fracture mechanics parameters of concrete containing fly ash thanks to use of Digital Image Correlation (DIC) method引用次数：36
- Internet of Things-enabled smart cities: State-of-the-art and future trends引用次数：33
- An enhancement denoising autoencoder for rolling bearing fault diagnosis引用次数：32
- Taguchi S/N based optimization of machining parameters for surface roughness, tool wear and material removal rate in hard turning under MQL cutting condition引用次数：31
- Optimal bilateral filter and Convolutional Neural Network based denoising method of medical image measurements引用次数：30
- A novel Switching Unscented Kalman Filter method for remaining useful life prediction of rolling bearing引用次数：28
- A sparse stacked denoising autoencoder with optimized transfer learning applied to the fault diagnosis of rolling bearings引用次数：27
