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当前位置: 首页 SCI 杂志 中科院 2区 可持续能源技术和评估(Sustainable Energy Technologies And Assessments)(非官网)

可持续能源技术和评估

英文名称:Sustainable Energy Technologies And Assessments   国际简称:SUSTAIN ENERGY TECHN
《Sustainable Energy Technologies And Assessments》杂志由Elsevier Ltd出版社出版,本刊创刊于2013年,发行周期6 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
2213-1388
ISSN
2213-1396
E-ISSN
预计审稿速度:
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

可持续能源技术和评估杂志简介

出版商:Elsevier Ltd
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:United Kingdom
是否预警:

是否OA:未开放

出版周期:6 issues/year
出版年份:2013
中文名称:可持续能源技术和评估

可持续能源技术和评估(国际简称SUSTAIN ENERGY TECHN,英文名称Sustainable Energy Technologies And Assessments)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自2013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Iran、India、CHINA MAINLAND、USA、England、Canada、Malaysia、Turkey、Brazil、Egypt等国家和地区的研究者在《Sustainable Energy Technologies And Assessments》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0篇、2018年:发表文章105篇、2019年:发表文章147篇、2020年:发表文章271篇、2021年:发表文章762篇、2022年:发表文章1032篇、2023年:发表文章540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。《Sustainable Energy Technologies And Assessments》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:7.1
  • 文章自引率:0.1375
  • Gold OA文章占比:7.14%
  • CiteScore:12.7
  • 年发文量:540
  • 开源占比:0.0382
  • SJR指数:1.566
  • 出版撤稿文章占比:0.0075...
  • SNIP指数:1.582
  • OA被引用占比:0.0320...
  • 出版国人文章占比:0.07

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 Q1 40 / 170

76.8%

学科:GREEN & SUSTAINABLE SCIENCE & TECHNOLOGY SCIE Q1 21 / 91

77.5%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:ENERGY & FUELS SCIE Q1 42 / 173

76.01%

学科:GREEN & SUSTAINABLE SCIENCE & TECHNOLOGY SCIE Q2 23 / 91

75.27%

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 2区
ENERGY & FUELS 能源与燃料 GREEN & SUSTAINABLE SCIENCE & TECHNOLOGY 绿色可持续发展技术
2区 3区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
12.7 1.566 1.582
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Energy 小类:Energy Engineering and Power Technology Q1 22 / 272

92%

大类:Energy 小类:Renewable Energy, Sustainability and the Environment Q1 40 / 270

85%

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 RENEW SUST ENERG REV 403
2 RENEW ENERG 255
3 APPL ENERG 241
4 ENERGY 228
5 ENERG CONVERS MANAGE 214
6 SOL ENERGY 159
7 ENERG POLICY 145
8 SUSTAIN ENERGY TECHN 121
9 INT J HYDROGEN ENERG 100
10 APPL THERM ENG 79
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 SUSTAIN ENERGY TECHN 121
2 ENERGIES 84
3 ENERGY 78
4 ENERG CONVERS MANAGE 64
5 J CLEAN PROD 56
6 APPL ENERG 55
7 RENEW ENERG 55
8 SUSTAINABILITY-BASEL 50
9 RENEW SUST ENERG REV 43
10 SOL ENERGY 29

高引用文章

  • Prediction of wind speed and wind direction using artificial neural network, support vector regression and adaptive neuro-fuzzy inference system引用次数:39
  • Developing low carbon economies: An aggregated composite index based on carbon emissions引用次数:34
  • The effects of FDI and energy consumption on environmental pollution in predominantly resource-based economies of the GCC引用次数:29
  • Thermal analysis of parabolic trough collector operating with mono and hybrid nanofluids引用次数:26
  • Heat transfer enhancement and life cycle analysis of a Shell-and-Tube Heat Exchanger using stable CuO/water nanofluid引用次数:25
  • Hybrid renewable energy supply for rural healthcare facilities: An approach to quality healthcare delivery引用次数:25
  • Industrial waste heat recovery: A systematic approach引用次数:19
  • Modification of carbon felt anode with graphene oxide-zeolite composite for enhancing the performance of microbial fuel cell引用次数:19
  • Techno-economic-environmental study of hybrid power supply system: A case study in Iran引用次数:16
  • Optimization of HVAC system energy consumption in a building using artificial neural network and multi-objective genetic algorithm引用次数:15
若用户需要出版服务,请联系出版商:RADARWEG 29, AMSTERDAM, NETHERLANDS, 1043 NX。