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吉欧卡托国际

英文名称:Geocarto International   国际简称:GEOCARTO INT
《Geocarto International》杂志由Taylor and Francis Ltd.出版社出版,本刊创刊于1986年,发行周期8 issues/year,每期杂志都汇聚了全球地球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,内容涵盖了地球科学的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为地球科学-ENVIRONMENTAL SCIENCES事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
地球科学
大类学科
1010-6049
ISSN
1752-0762
E-ISSN
预计审稿速度: 12周,或约稿
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

吉欧卡托国际杂志简介

出版商:Taylor and Francis Ltd.
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:8 issues/year
出版年份:1986
中文名称:吉欧卡托国际

吉欧卡托国际(国际简称GEOCARTO INT,英文名称Geocarto International)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自1986年创刊以来,始终站在地球科学研究的前沿。该期刊致力于发表在地球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,为地球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India、CHINA MAINLAND、Iran、USA、Turkey、Malaysia、Australia、South Africa、Vietnam、South Korea等国家和地区的研究者在《Geocarto International》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57篇、2015年:发表文章70篇、2016年:发表文章71篇、2017年:发表文章88篇、2018年:发表文章83篇、2019年:发表文章88篇、2020年:发表文章285篇、2021年:发表文章391篇、2022年:发表文章419篇、2023年:发表文章172篇。这些数据反映了期刊在全球地球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。《Geocarto International》将继续致力于推动地球科学领域的知识传播和科学进步,为全球地球科学问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:3.3
  • 文章自引率:0.1315...
  • Gold OA文章占比:21.60%
  • CiteScore:6.3
  • 年发文量:172
  • 开源占比:0.0418
  • SJR指数:0.675
  • H-index:29
  • SNIP指数:0.836
  • OA被引用占比:0.0026...
  • 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:ENVIRONMENTAL SCIENCES SCIE Q2 159 / 358

55.7%

学科:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q2 65 / 253

74.5%

学科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY SCIE Q2 14 / 36

62.5%

学科:REMOTE SENSING SCIE Q2 26 / 62

58.9%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:ENVIRONMENTAL SCIENCES SCIE Q2 144 / 359

60.03%

学科:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q2 104 / 253

59.09%

学科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY SCIE Q2 13 / 36

65.28%

学科:REMOTE SENSING SCIE Q2 27 / 62

57.26%

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
地球科学 4区
ENVIRONMENTAL SCIENCES 环境科学 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科学:综合 IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科学与照相技术 REMOTE SENSING 遥感
4区 4区 4区 4区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
6.3 0.675 0.836
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Social Sciences 小类:Geography, Planning and Development Q1 109 / 821

86%

大类:Social Sciences 小类:Water Science and Technology Q1 54 / 261

79%

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 REMOTE SENS ENVIRON 317
2 INT J REMOTE SENS 198
3 GEOCARTO INT 110
4 GEOMORPHOLOGY 110
5 REMOTE SENS-BASEL 99
6 IEEE T GEOSCI REMOTE 87
7 ISPRS J PHOTOGRAMM 60
8 CATENA 57
9 PHOTOGRAMM ENG REM S 56
10 INT J APPL EARTH OBS 51
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 REMOTE SENS-BASEL 213
2 GEOCARTO INT 110
3 SUSTAINABILITY-BASEL 58
4 INT J REMOTE SENS 55
5 SCI TOTAL ENVIRON 49
6 WATER-SUI 39
7 INT J APPL EARTH OBS 38
8 REMOTE SENS ENVIRON 34
9 SENSORS-BASEL 31
10 ISPRS INT J GEO-INF 29

高引用文章

  • Flood susceptibility assessment using integration of adaptive network-based fuzzy inference system (ANFIS) and biogeography-based optimization (BBO) and BAT algorithms (BA)引用次数:41
  • Landslide susceptibility mapping using random forest and boosted tree models in Pyeong-Chang, Korea引用次数:41
  • A novel hybrid approach of Bayesian Logistic Regression and its ensembles for landslide susceptibility assessment引用次数:33
  • Spatial prediction of landslide susceptibility by combining evidential belief function, logistic regression and logistic model tree引用次数:25
  • GIS-based groundwater potential mapping using artificial neural network and support vector machine models: the case of Boryeong city in Korea引用次数:23
  • Mapping alteration mineral zones and lithological units in Antarctic regions using spectral bands of ASTER remote sensing data引用次数:23
  • Modelling of land use land cover change using earth observation data-sets of Tons River Basin, Madhya Pradesh, India引用次数:22
  • Spatial prediction of flood-susceptible areas using frequency ratio and maximum entropy models引用次数:22
  • A comparison of Support Vector Machines and Bayesian algorithms for landslide susceptibility modelling引用次数:21
  • A novel ensemble approach of bivariate statistical-based logistic model tree classifier for landslide susceptibility assessment引用次数:19
若用户需要出版服务,请联系出版商:2-4 PARK SQUARE, MILTON PARK, ABINGDON, England, OXON, OX14 4RN。