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当前位置: 首页 SCI 杂志 中科院 2区 信息技术杂志(Journal Of Information Technology & Politics)(非官网)

信息技术杂志

英文名称:Journal Of Information Technology & Politics   国际简称:J INF TECHNOL POLITI
《Journal Of Information Technology & Politics》杂志由Taylor & Francis出版社出版,本刊创刊于2004年,发行周期4 issues/year,每期杂志都汇聚了全球社会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,内容涵盖了社会学的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为社会学-COMMUNICATION事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
社会学
大类学科
1933-1681
ISSN
1933-169X
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

信息技术杂志杂志简介

出版商:Taylor & Francis
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:UNITED STATES
是否预警:

是否OA:未开放

出版周期:4 issues/year
出版年份:2004
中文名称:信息技术杂志

信息技术杂志(国际简称J INF TECHNOL POLITI,英文名称Journal Of Information Technology & Politics)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自2004年创刊以来,始终站在社会学研究的前沿。该期刊致力于发表在社会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,为社会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)、England、Australia、Canada、Netherlands、Austria、CHINA MAINLAND、Italy、Chile等国家和地区的研究者在《Journal Of Information Technology & Politics》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0篇、2020年:发表文章45篇、2021年:发表文章43篇、2022年:发表文章31篇、2023年:发表文章47篇。这些数据反映了期刊在全球社会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。《Journal Of Information Technology & Politics》将继续致力于推动社会学领域的知识传播和科学进步,为全球社会学问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:2.6
  • 文章自引率:0.0769...
  • Gold OA文章占比:21.49%
  • CiteScore:6.6
  • 年发文量:47
  • 开源占比:0.1176
  • SJR指数:1.107
  • SNIP指数:1.493
  • OA被引用占比:0.1690...
  • 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:COMMUNICATION SSCI Q1 46 / 227

80%

学科:POLITICAL SCIENCE SSCI Q1 59 / 317

81.5%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMMUNICATION SSCI Q1 44 / 227

80.84%

学科:POLITICAL SCIENCE SSCI Q1 76 / 317

76.18%

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
社会学 2区
COMMUNICATION 传播学 POLITICAL SCIENCE 政治学
3区 3区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
6.6 1.107 1.493
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Social Sciences 小类:Sociology and Political Science Q1 98 / 1466

93%

大类:Social Sciences 小类:Public Administration Q1 34 / 232

85%

大类:Social Sciences 小类:General Computer Science Q1 44 / 232

81%

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 J COMMUN 47
2 NEW MEDIA SOC 45
3 POLIT COMMUN 41
4 AM J POLIT SCI 40
5 INFORM COMMUN SOC 35
6 COMMUN RES 30
7 J INF TECHNOL POLITI 30
8 AM POLIT SCI REV 29
9 COMPUT HUM BEHAV 28
10 J COMPUT-MEDIAT COMM 24
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 J INF TECHNOL POLITI 30
2 SOC MEDIA SOC 24
3 INT J COMMUN-US 21
4 INFORM COMMUN SOC 11
5 POLICY INTERNET 11
6 SOC SCI COMPUT REV 9
7 COMPUT HUM BEHAV 8
8 EUR J COMMUN 8
9 NEW MEDIA SOC 8
10 ONLINE INFORM REV 7

高引用文章

  • Algorithms, bots, and political communication in the US 2016 election: The challenge of automated political communication for election law and administration引用次数:18
  • Who is the agenda setter? Examining the intermedia agenda-setting effect between Twitter and newspapers引用次数:10
  • Social network sites and acquiring current affairs knowledge: The impact of Twitter and Facebook usage on learning about the news引用次数:9
  • Validating a sentiment dictionary for German political language-a workbench note引用次数:7
  • Impact of Customizability Technology on Political Polarization引用次数:6
  • The relationship between race competitiveness, standing in the polls, and social media communication strategies during the 2014 U.S. gubernatorial campaigns引用次数:5
  • The message and the medium: an experimental evaluation of the effects of Twitter commentary on campaign messages引用次数:4
  • When digital natives enter the electorate: Political social media use among first-time voters and its effects on campaign participation引用次数:4
  • Estimating the outcome of UKs referendum on EU membership using e-petition data and machine learning algorithms引用次数:3
  • Pseudo-discursive, mobilizing, emotional, and entertaining: identifying four successful communication styles of political actors on social media during the 2015 Swiss national elections引用次数:3
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