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整合材料和制造创新

英文名称:Integrating Materials And Manufacturing Innovation   国际简称:INTEGR MATER MANUF I
《Integrating Materials And Manufacturing Innovation》杂志由Springer International Publishing出版社出版,本刊创刊于2012年,发行周期Quarterly,每期杂志都汇聚了全球材料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,内容涵盖了材料科学的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为材料科学-ENGINEERING, MANUFACTURING事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
材料科学
大类学科
2193-9764
ISSN
2193-9772
E-ISSN
预计审稿速度:约39 days, Submission to first decision; 81 days, Submission to acceptance
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

整合材料和制造创新杂志简介

出版商:Springer International Publishing
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:GERMANY
是否预警:

是否OA:未开放

出版周期:Quarterly
出版年份:2012
中文名称:整合材料和制造创新

整合材料和制造创新(国际简称INTEGR MATER MANUF I,英文名称Integrating Materials And Manufacturing Innovation)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自2012年创刊以来,始终站在材料科学研究的前沿。该期刊致力于发表在材料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,为材料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USA、GERMANY (FED REP GER)、France、India、Australia、CHINA MAINLAND、Denmark、England、Italy、Belgium等国家和地区的研究者在《Integrating Materials And Manufacturing Innovation》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0篇、2019年:发表文章40篇、2020年:发表文章30篇、2021年:发表文章46篇、2022年:发表文章45篇、2023年:发表文章40篇。这些数据反映了期刊在全球材料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。《Integrating Materials And Manufacturing Innovation》将继续致力于推动材料科学领域的知识传播和科学进步,为全球材料科学问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:2.4
  • 文章自引率:0.0909...
  • Gold OA文章占比:19.08%
  • CiteScore:5.3
  • 年发文量:40
  • 开源占比:0.1322
  • SJR指数:0.742
  • SNIP指数:0.856
  • OA被引用占比:0.4903...
  • 出版国人文章占比:0.02

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:ENGINEERING, MANUFACTURING SCIE Q3 39 / 68

43.4%

学科:MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q3 267 / 438

39.2%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:ENGINEERING, MANUFACTURING SCIE Q2 33 / 68

52.21%

学科:MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q3 224 / 438

48.97%

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
材料科学 3区
ENGINEERING, MANUFACTURING 工程:制造 MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学:综合
4区 4区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
5.3 0.742 0.856
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Engineering 小类:Industrial and Manufacturing Engineering Q2 111 / 384

71%

大类:Engineering 小类:General Materials Science Q2 170 / 463

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 ACTA MATER 164
2 INTEGR MATER MANUF I 54
3 METALL MATER TRANS A 40
4 JOM-US 30
5 MAT SCI ENG A-STRUCT 30
6 SCRIPTA MATER 27
7 J APPL CRYSTALLOGR 26
8 COMP MATER SCI 25
9 J MECH PHYS SOLIDS 25
10 INT J PLASTICITY 23
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 INTEGR MATER MANUF I 54
2 ACTA MATER 30
3 ADDIT MANUF 19
4 COMP MATER SCI 19
5 MODEL SIMUL MATER SC 12
6 MATER CHARACT 10
7 MATERIALS 10
8 INT J PLASTICITY 9
9 JOM-US 9
10 MRS COMMUN 9

高引用文章

  • Perspectives on the Impact of Machine Learning, Deep Learning, and Artificial Intelligence on Materials, Processes, and Structures Engineering引用次数:29
  • Benchmark Study of Thermal Behavior, Surface Topography, and Dendritic Microstructure in Selective Laser Melting of Inconel 625引用次数:19
  • Microstructure Cluster Analysis with Transfer Learning and Unsupervised Learning引用次数:10
  • Machine Learning Prediction of Heat Capacity for Solid Inorganics引用次数:10
  • Dictionary Indexing of Electron Back-Scatter Diffraction Patterns: a Hands-On Tutorial引用次数:7
  • A Comparative Study of Feature Selection Methods for Stress Hotspot Classification in Materials引用次数:6
  • AMB2018-04: Benchmark Physical Property Measurements for Powder Bed Fusion Additive Manufacturing of Polyamide 12引用次数:5
  • Three-dimensional Analysis and Reconstruction of Additively Manufactured Materials in the Cloud-Based BisQue Infrastructure引用次数:5
  • Topographic Measurement of Individual Laser Tracks in Alloy 625 Bare Plates引用次数:5
  • A Comparative Study of the Efficacy of Local/Global and Parametric/Nonparametric Machine Learning Methods for Establishing Structure-Property Linkages in High-Contrast 3D Elastic Composites引用次数:5
若用户需要出版服务,请联系出版商:TIERGARTENSTRASSE 17, HEIDELBERG, GERMANY, D-69121。