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国际低碳技术杂志

英文名称:International Journal Of Low-carbon Technologies   国际简称:INT J LOW-CARBON TEC
《International Journal Of Low-carbon Technologies》杂志由Oxford University Press出版社出版,本刊创刊于2006年,发行周期4 issues/year,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-ENERGY & FUELS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
1748-1317
ISSN
1748-1325
E-ISSN
预计审稿速度: 27 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

国际低碳技术杂志杂志简介

出版商:Oxford University Press
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:United Kingdom
是否预警:

是否OA:开放

出版周期:4 issues/year
出版年份:2006
中文名称:国际低碳技术杂志

国际低碳技术杂志(国际简称INT J LOW-CARBON TEC,英文名称International Journal Of Low-carbon Technologies)是一本开放获取(OA)国际期刊,自2006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CHINA MAINLAND、England、Iran、South Africa、Egypt、India、Saudi Arabia、Turkey、Italy、Malaysia等国家和地区的研究者在《International Journal Of Low-carbon Technologies》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0篇、2015年:发表文章0篇、2016年:发表文章0篇、2017年:发表文章39篇、2018年:发表文章52篇、2019年:发表文章61篇、2020年:发表文章66篇、2021年:发表文章142篇、2022年:发表文章139篇、2023年:发表文章124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。《International Journal Of Low-carbon Technologies》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:2.4
  • 文章自引率:0.0434...
  • Gold OA文章占比:89.49%
  • CiteScore:4.3
  • 年发文量:124
  • 开源占比:0.8822
  • SJR指数:0.496
  • H-index:19
  • SNIP指数:0.874
  • OA被引用占比:1
  • 出版国人文章占比:0.31

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:ENERGY & FUELS SCIE Q3 119 / 170

30.3%

学科:THERMODYNAMICS SCIE Q2 34 / 76

55.9%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:ENERGY & FUELS SCIE Q3 118 / 173

32.08%

学科:THERMODYNAMICS SCIE Q3 41 / 76

46.71%

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 4区
ENERGY & FUELS 能源与燃料 THERMODYNAMICS 热力学
4区 4区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
4.3 0.496 0.874
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Engineering 小类:Architecture Q1 23 / 189

88%

大类:Engineering 小类:Civil and Structural Engineering Q2 130 / 379

65%

大类:Engineering 小类:General Environmental Science Q2 86 / 233

63%

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 THERM ENG 80
2 ENERG BUILDINGS 78
3 RENEW SUST ENERG REV 67
4 ENERGY 66
5 ENERG CONVERS MANAGE 58
6 APPL ENERG 47
7 INT J LOW-CARBON TEC 41
8 RENEW ENERG 38
9 J CLEAN PROD 33
10 SOL ENERGY 31
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 INT J LOW-CARBON TEC 41
2 ENERGIES 39
3 ENERGY 29
4 RENEW ENERG 24
5 ENERG CONVERS MANAGE 23
6 APPL THERM ENG 22
7 ENERG BUILDINGS 22
8 J CLEAN PROD 17
9 APPL ENERG 16
10 RENEW SUST ENERG REV 16

高引用文章

  • Modeling and optimum design of an off-grid PV/WT/FC/diesel hybrid system considering different fuel prices引用次数:19
  • Applying GMDH artificial neural network in modeling CO2 emissions in four nordic countries引用次数:17
  • Modeling thermal conductivity of Ag/water nanofluid by applying a mathematical correlation and artificial neural network引用次数:15
  • The impact of agricultural chemical inputs on environment: global evidence from informetrics analysis and visualization引用次数:13
  • Analysis of stakeholder roles and the challenges of solar energy utilization in Iran引用次数:12
  • A novel flue gas heat recovery system based on low-pressure regeneration liquid desiccant cycle引用次数:12
  • Energy and exergy analyses and thermo-economic optimization of geothermal heat pump for domestic water heating引用次数:9
  • Review on the recent progress of thermochemical materials and processes for solar thermal energy storage and industrial waste heat recovery引用次数:9
  • Recycling and reuse of solid wastes; a hub for ecofriendly, ecoefficient and sustainable soil, concrete, wastewater and pavement reengineering引用次数:8
  • A simulation model for thermal performance prediction of a coal-fired power plant引用次数:6
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