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当前位置: 首页 SCI 杂志 中科院 4区 应用科学-巴塞尔(Applied Sciences-basel)(非官网)

应用科学-巴塞尔

英文名称:Applied Sciences-basel   国际简称:APPL SCI-BASEL
《Applied Sciences-basel》杂志由MDPI (Basel, Switzerland)出版社出版,本刊创刊于2011年,发行周期Semi-monthly,每期杂志都汇聚了全球综合性期刊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,内容涵盖了综合性期刊的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为综合性期刊-CHEMISTRY, MULTIDISCIPLINARY事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
综合性期刊
大类学科
2076-3417
ISSN
2076-3417
E-ISSN
预计审稿速度:约first decision to authors: 17.4 days; acceptance to publication: 2.6 days 11 Weeks
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

应用科学-巴塞尔杂志简介

出版商:MDPI (Basel, Switzerland)
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:SWITZERLAND
是否预警:

是否OA:开放

出版周期:Semi-monthly
出版年份:2011
中文名称:应用科学-巴塞尔

应用科学-巴塞尔(国际简称APPL SCI-BASEL,英文名称Applied Sciences-basel)是一本开放获取(OA)国际期刊,自2011年创刊以来,始终站在综合性期刊研究的前沿。该期刊致力于发表在综合性期刊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,为综合性期刊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、South Korea、Italy、USA、Spain、Taiwan、Japan、GERMANY (FED REP GER)、Poland、England等国家和地区的研究者在《Applied Sciences-basel》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33篇、2015年:发表文章126篇、2016年:发表文章436篇、2017年:发表文章1313篇、2018年:发表文章2672篇、2019年:发表文章5186篇、2020年:发表文章9008篇、2021年:发表文章11798篇、2022年:发表文章12741篇、2023年:发表文章13012篇。这些数据反映了期刊在全球综合性期刊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。《Applied Sciences-basel》将继续致力于推动综合性期刊领域的知识传播和科学进步,为全球综合性期刊问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:2.5
  • 文章自引率:0.1111...
  • Gold OA文章占比:99.50%
  • CiteScore:5.3
  • 年发文量:13012
  • 开源占比:0.993
  • SJR指数:0.508
  • H-index:23
  • 出版撤稿文章占比:0.0004...
  • SNIP指数:0.924
  • OA被引用占比:1
  • 出版国人文章占比:0.25

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:CHEMISTRY, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q2 114 / 230

50.7%

学科:ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q1 44 / 179

75.7%

学科:MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q3 257 / 438

41.4%

学科:PHYSICS, APPLIED SCIE Q2 87 / 179

51.7%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:CHEMISTRY, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q2 100 / 231

56.93%

学科:ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q2 64 / 180

64.72%

学科:MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q3 220 / 438

49.89%

学科:PHYSICS, APPLIED SCIE Q2 87 / 179

51.68%

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
综合性期刊 4区
CHEMISTRY, MULTIDISCIPLINARY 化学:综合 ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY 工程:综合 MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学:综合 PHYSICS, APPLIED 物理:应用
3区 4区 4区 4区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
5.3 0.508 0.924
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Engineering 小类:General Engineering Q1 62 / 307

79%

大类:Engineering 小类:Instrumentation Q2 42 / 141

70%

大类:Engineering 小类:Fluid Flow and Transfer Processes Q2 29 / 96

70%

大类:Engineering 小类:Computer Science Applications Q2 297 / 817

63%

大类:Engineering 小类:General Materials Science Q2 171 / 463

63%

大类:Engineering 小类:Process Chemistry and Technology Q3 39 / 73

47%

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 APPL SCI-BASEL 3686
2 OPT EXPRESS 1636
3 CONSTR BUILD MATER 1580
4 SENSORS-BASEL 1400
5 PHYS REV LETT 1118
6 APPL PHYS LETT 1073
7 OPT LETT 920
8 RENEW SUST ENERG REV 911
9 SCIENCE 904
10 APPL ENERG 857
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 APPL SCI-BASEL 3686
2 SENSORS-BASEL 483
3 ENERGIES 445
4 IEEE ACCESS 440
5 MATERIALS 302
6 SUSTAINABILITY-BASEL 194
7 ELECTRONICS-SWITZ 154
8 CONSTR BUILD MATER 118
9 OPT EXPRESS 110
10 SYMMETRY-BASEL 110

高引用文章

  • Mini-LED and Micro-LED: Promising Candidates for the Next Generation Display Technology引用次数:70
  • A Review: Thermal Stability of Methylammonium Lead Halide Based Perovskite Solar Cells引用次数:43
  • Spatial Prediction of Landslide Susceptibility Using GIS-Based Data Mining Techniques of ANFIS with Whale Optimization Algorithm (WOA) and Grey Wolf Optimizer (GWO)引用次数:43
  • Preparation Techniques of TiO2 Nanofluids and Challenges: A Review引用次数:43
  • Application of a Hybrid Artificial Neural Network-Particle Swarm Optimization (ANN-PSO) Model in Behavior Prediction of Channel Shear Connectors Embedded in Normal and High-Strength Concrete引用次数:40
  • Landslide Susceptibility Modeling Based on GIS and Novel Bagging-Based Kernel Logistic Regression引用次数:38
  • Automatic Metallic Surface Defect Detection and Recognition with Convolutional Neural Networks引用次数:37
  • Assessing Dynamic Conditions of the Retaining Wall: Developing Two Hybrid Intelligent Models引用次数:36
  • Invasive Weed Optimization Technique-Based ANN to the Prediction of Rock Tensile Strength引用次数:35
  • Application of Nanofluids in Thermal Performance Enhancement of Parabolic Trough Solar Collector: State-of-the-Art引用次数:35
若用户需要出版服务,请联系出版商:ST ALBAN-ANLAGE 66, BASEL, SWITZERLAND, CH-4052。