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生物识别

英文名称:Biometrika   国际简称:BIOMETRIKA
《Biometrika》杂志由Oxford University Press出版社出版,本刊创刊于1901年,发行周期Quarterly,每期杂志都汇聚了全球数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,内容涵盖了数学的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为数学-MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
数学
大类学科
0006-3444
ISSN
1464-3510
E-ISSN
预计审稿速度: 较慢,6-12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

生物识别杂志简介

出版商:Oxford University Press
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:Quarterly
出版年份:1901
中文名称:生物识别

生物识别(国际简称BIOMETRIKA,英文名称Biometrika)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自1901年创刊以来,始终站在数学研究的前沿。该期刊致力于发表在数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,为数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USA、England、CHINA MAINLAND、Italy、Canada、GERMANY (FED REP GER)、Switzerland、Belgium、Australia、France等国家和地区的研究者在《Biometrika》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77篇、2015年:发表文章77篇、2016年:发表文章71篇、2017年:发表文章71篇、2018年:发表文章73篇、2019年:发表文章73篇、2020年:发表文章71篇、2021年:发表文章92篇、2022年:发表文章90篇、2023年:发表文章70篇。这些数据反映了期刊在全球数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。《Biometrika》将继续致力于推动数学领域的知识传播和科学进步,为全球数学问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:2.4
  • 文章自引率:0.0370...
  • Gold OA文章占比:14.67%
  • CiteScore:5.5
  • 年发文量:70
  • 开源占比:0.0927
  • SJR指数:3.358
  • H-index:105
  • SNIP指数:2.563
  • OA被引用占比:0.0981...
  • 出版国人文章占比:0.1

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:BIOLOGY SCIE Q2 39 / 109

64.7%

学科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q2 24 / 65

63.8%

学科:STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q1 22 / 168

87.2%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:BIOLOGY SCIE Q1 24 / 109

78.44%

学科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q2 17 / 65

74.62%

学科:STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q1 23 / 168

86.61%

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
数学 2区
MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 BIOLOGY 生物学 STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论
1区 2区 2区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
5.5 3.358 2.563
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:General Mathematics Q1 21 / 399

94%

大类:Mathematics 小类:Statistics and Probability Q1 24 / 278

91%

大类:Mathematics 小类:Agricultural and Biological Sciences (miscellaneous) Q1 24 / 193

87%

大类:Mathematics 小类:Applied Mathematics Q1 79 / 635

87%

大类:Mathematics 小类:Statistics, Probability and Uncertainty Q1 22 / 168

87%

大类:Mathematics 小类:General Agricultural and Biological Sciences Q1 36 / 221

83%

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 ANN STAT 203
2 BIOMETRIKA 171
3 J AM STAT ASSOC 155
4 J R STAT SOC B 105
5 J MULTIVARIATE ANAL 47
6 J MACH LEARN RES 44
7 BIOMETRICS 37
8 STAT SINICA 33
9 STAT SCI 30
10 BERNOULLI 26
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 STAT MED 404
2 COMMUN STAT-THEOR M 246
3 STAT METHODS MED RES 246
4 J AM STAT ASSOC 223
5 PLOS ONE 214
6 STAT SINICA 205
7 COMPUT STAT DATA AN 201
8 J MULTIVARIATE ANAL 196
9 BIOMETRIKA 171
10 SCI REP-UK 168

高引用文章

  • Choosing between methods of combining p-values引用次数:14
  • Multivariate output analysis for Markov chain Monte Carlo引用次数:12
  • Gene hunting with hidden Markov model knockoffs引用次数:11
  • High-dimensional peaks-over-threshold inference引用次数:10
  • A non-model-based approach to bandwidth selection for kernel estimators of spatial intensity functions引用次数:9
  • Nonparametric independence testing via mutual information引用次数:8
  • Identifying causal effects with proxy variables of an unmeasured confounder引用次数:7
  • Unbiased Hamiltonian Monte Carlo with couplings引用次数:7
  • Asymptotic properties of approximate Bayesian computation引用次数:7
  • Decompositions of dependence for high-dimensional extremes引用次数:7
若用户需要出版服务,请联系出版商:OXFORD UNIV PRESS, GREAT CLARENDON ST, OXFORD, ENGLAND, OX2 6DP。