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农业中的计算机和电子产品

英文名称:Computers And Electronics In Agriculture   国际简称:COMPUT ELECTRON AGR
《Computers And Electronics In Agriculture》杂志由Elsevier出版社出版,本刊创刊于1985年,发行周期Monthly,每期杂志都汇聚了全球农林科学领域的最新研究成果,包括原创论文、综述文章、研究快报等多种形式,内容涵盖了农林科学的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为农林科学-AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
农林科学
大类学科
0168-1699
ISSN
1872-7107
E-ISSN
预计审稿速度: 约12.0个月 约15.6周
杂志简介 期刊指数 WOS分区 中科院分区 CiteScore 学术指标 高引用文章

农业中的计算机和电子产品杂志简介

出版商:Elsevier
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:ENGLAND
是否预警:

是否OA:未开放

出版周期:Monthly
出版年份:1985
中文名称:农业中的计算机和电子产品

农业中的计算机和电子产品(国际简称COMPUT ELECTRON AGR,英文名称Computers And Electronics In Agriculture)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自1985年创刊以来,始终站在农林科学研究的前沿。该期刊致力于发表在农林科学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,为农林科学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、USA、Spain、Brazil、Australia、Iran、GERMANY (FED REP GER)、India、France、Canada等国家和地区的研究者在《Computers And Electronics In Agriculture》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181篇、2015年:发表文章272篇、2016年:发表文章316篇、2017年:发表文章332篇、2018年:发表文章431篇、2019年:发表文章539篇、2020年:发表文章648篇、2021年:发表文章629篇、2022年:发表文章849篇、2023年:发表文章852篇。这些数据反映了期刊在全球农林科学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。《Computers And Electronics In Agriculture》将继续致力于推动农林科学领域的知识传播和科学进步,为全球农林科学问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:7.7
  • 文章自引率:0.1445...
  • Gold OA文章占比:16.52%
  • CiteScore:15.3
  • 年发文量:852
  • 开源占比:0.092
  • SJR指数:1.735
  • H-index:96
  • 出版撤稿文章占比:0.0015...
  • SNIP指数:2.344
  • OA被引用占比:0.0732...
  • 出版国人文章占比:0.23

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:AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q1 2 / 89

98.3%

学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 12 / 169

93.2%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q1 1 / 89

99.44%

学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 11 / 169

93.79%

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
农林科学 1区
AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY 农业综合 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用
1区 2区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
15.3 1.735 2.344
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Agricultural and Biological Sciences 小类:Horticulture Q1 1 / 115

99%

大类:Agricultural and Biological Sciences 小类:Agronomy and Crop Science Q1 5 / 406

98%

大类:Agricultural and Biological Sciences 小类:Forestry Q1 4 / 174

97%

大类:Agricultural and Biological Sciences 小类:Computer Science Applications Q1 38 / 817

95%

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 COMPUT ELECTRON AGR 1764
2 BIOSYST ENG 501
3 REMOTE SENS ENVIRON 386
4 T ASABE 260
5 PRECIS AGRIC 259
6 SENSORS-BASEL 257
7 REMOTE SENS-BASEL 218
8 J FOOD ENG 169
9 AGR WATER MANAGE 148
10 J DAIRY SCI 147
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 COMPUT ELECTRON AGR 1764
2 SENSORS-BASEL 574
3 BIOSYST ENG 385
4 REMOTE SENS-BASEL 379
5 IEEE ACCESS 342
6 AGRONOMY-BASEL 221
7 FRONT PLANT SCI 130
8 PRECIS AGRIC 124
9 PLOS ONE 116
10 INT J AGR BIOL ENG 115

高引用文章

  • Deep learning in agriculture: A survey引用次数:266
  • Deep learning models for plant disease detection and diagnosis引用次数:128
  • Machine learning approaches for crop yield prediction and nitrogen status estimation in precision agriculture: A review引用次数:91
  • Apple detection during different growth stages in orchards using the improved YOLO-V3 model引用次数:63
  • A comparative study of fine-tuning deep learning models for plant disease identification引用次数:54
  • IoT and agriculture data analysis for smart farm引用次数:53
  • Computer vision and artificial intelligence in precision agriculture for grain crops: A systematic review引用次数:50
  • Evolution of Internet of Things (IoT) and its significant impact in the field of Precision Agriculture引用次数:42
  • Detection and classification of citrus diseases in agriculture based on optimized weighted segmentation and feature selection引用次数:41
  • Fruit detection for strawberry harvesting robot in non-structural environment based on Mask-RCNN引用次数:40
若用户需要出版服务,请联系出版商:ELSEVIER SCI LTD, THE BOULEVARD, LANGFORD LANE, KIDLINGTON, OXFORD, ENGLAND, OXON, OX5 1GB。