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计算机辅助土木和基础设施工程

英文名称:Computer-aided Civil And Infrastructure Engineering   国际简称:COMPUT-AIDED CIV INF
《Computer-aided Civil And Infrastructure Engineering》杂志由Wiley-Blackwell Publishing Ltd出版社出版,本刊创刊于1986年,发行周期Bimonthly,每期杂志都汇聚了全球工程技术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,内容涵盖了工程技术的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为工程技术-COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
工程技术
大类学科
1093-9687
ISSN
1467-8667
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

计算机辅助土木和基础设施工程杂志简介

出版商:Wiley-Blackwell Publishing Ltd
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:UNITED STATES
是否预警:

是否OA:未开放

出版周期:Bimonthly
出版年份:1986
中文名称:计算机辅助土木和基础设施工程

计算机辅助土木和基础设施工程(国际简称COMPUT-AIDED CIV INF,英文名称Computer-aided Civil And Infrastructure Engineering)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自1986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USA、CHINA MAINLAND、Australia、Japan、Canada、England、Italy、South Korea、Spain、GERMANY (FED REP GER)等国家和地区的研究者在《Computer-aided Civil And Infrastructure Engineering》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50篇、2015年:发表文章62篇、2016年:发表文章60篇、2017年:发表文章60篇、2018年:发表文章65篇、2019年:发表文章64篇、2020年:发表文章123篇、2021年:发表文章126篇、2022年:发表文章123篇、2023年:发表文章131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。《Computer-aided Civil And Infrastructure Engineering》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:8.5
  • 文章自引率:0.1979...
  • Gold OA文章占比:26.32%
  • CiteScore:17.6
  • 年发文量:131
  • 开源占比:0.1057
  • SJR指数:2.972
  • H-index:68
  • SNIP指数:3.034
  • OA被引用占比:0.0292...
  • 出版国人文章占比:0.28

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:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 10 / 169

94.4%

学科:CONSTRUCTION & BUILDING TECHNOLOGY SCIE Q1 5 / 91

95.1%

学科:ENGINEERING, CIVIL SCIE Q1 2 / 181

99.2%

学科:TRANSPORTATION SCIENCE & TECHNOLOGY SCIE Q1 4 / 72

95.1%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 17 / 169

90.24%

学科:CONSTRUCTION & BUILDING TECHNOLOGY SCIE Q1 5 / 91

95.05%

学科:ENGINEERING, CIVIL SCIE Q1 5 / 181

97.51%

学科:TRANSPORTATION SCIENCE & TECHNOLOGY SCIE Q1 6 / 72

92.36%

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
工程技术 1区
COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 CONSTRUCTION & BUILDING TECHNOLOGY 结构与建筑技术 ENGINEERING, CIVIL 工程:土木 TRANSPORTATION SCIENCE & TECHNOLOGY 运输科技
1区 1区 1区 1区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
17.6 2.972 3.034
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Engineering 小类:Civil and Structural Engineering Q1 4 / 379

99%

大类:Engineering 小类:Computer Graphics and Computer-Aided Design Q1 3 / 106

97%

大类:Engineering 小类:Computational Theory and Mathematics Q1 5 / 176

97%

大类:Engineering 小类:Computer Science Applications Q1 28 / 817

96%

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-AIDED CIV INF 542
2 TRANSPORT RES B-METH 100
3 ENG STRUCT 63
4 TRANSPORT RES C-EMER 60
5 TRANSPORT RES REC 53
6 J COMPUT CIVIL ENG 47
7 AUTOMAT CONSTR 43
8 INTEGR COMPUT-AID E 42
9 J STRUCT ENG 40
10 EUR J OPER RES 37
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 COMPUT-AIDED CIV INF 542
2 IEEE ACCESS 132
3 ENG STRUCT 127
4 AUTOMAT CONSTR 120
5 STRUCT CONTROL HLTH 89
6 SMART STRUCT SYST 81
7 SENSORS-BASEL 78
8 TRANSPORT RES C-EMER 68
9 MECH SYST SIGNAL PR 64
10 APPL SCI-BASEL 59

高引用文章

  • Autonomous Structural Visual Inspection Using Region-Based Deep Learning for Detecting Multiple Damage Types引用次数:136
  • Automatic Pixel-Level Crack Detection and Measurement Using Fully Convolutional Network引用次数:82
  • Deep Transfer Learning for Image-Based Structural Damage Recognition引用次数:71
  • A Fast Detection Method via Region-Based Fully Convolutional Neural Networks for Shield Tunnel Lining Defects引用次数:56
  • Road Damage Detection and Classification Using Deep Neural Networks with Smartphone Images引用次数:55
  • Image-based post-disaster inspection of reinforced concrete bridge systems using deep learning with Bayesian optimization引用次数:45
  • Encoder-decoder network for pixel-level road crack detection in black-box images引用次数:44
  • Automatic pixel-level multiple damage detection of concrete structure using fully convolutional network引用次数:39
  • Autonomous UAVs for Structural Health Monitoring Using Deep Learning and an Ultrasonic Beacon System with Geo-Tagging引用次数:39
  • Automated Pixel-Level Pavement Crack Detection on 3D Asphalt Surfaces with a Recurrent Neural Network引用次数:27
若用户需要出版服务,请联系出版商:WILEY-BLACKWELL PUBLISHING, INC, COMMERCE PLACE, 350 MAIN ST, MALDEN, USA, MA, 02148。