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方法论-欧洲行为与社会科学研究方法杂志

英文名称:Methodology-european Journal Of Research Methods For The Behavioral And Social S   国际简称:METHODOLOGY-EUR
《Methodology-european Journal Of Research Methods For The Behavioral And Social S》杂志由PsychOpen出版社出版,本刊创刊于2005年,发行周期4 issues/year,每期杂志都汇聚了全球心理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,内容涵盖了心理学的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为心理学-PSYCHOLOGY, MATHEMATICAL事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
心理学
大类学科
1614-1881
ISSN
1614-2241
E-ISSN
预计审稿速度: 36 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

方法论-欧洲行为与社会科学研究方法杂志杂志简介

出版商:PsychOpen
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:Germany
是否预警:

是否OA:开放

出版周期:4 issues/year
出版年份:2005
中文名称:方法论-欧洲行为与社会科学研究方法杂志

方法论-欧洲行为与社会科学研究方法杂志(国际简称METHODOLOGY-EUR,英文名称Methodology-european Journal Of Research Methods For The Behavioral And Social S)是一本开放获取(OA)国际期刊,自2005年创刊以来,始终站在心理学研究的前沿。该期刊致力于发表在心理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,为心理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)、Netherlands、Spain、Belgium、South Korea、Canada、Chile、England、Taiwan等国家和地区的研究者在《Methodology-european Journal Of Research Methods For The Behavioral And Social S》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19篇、2021年:发表文章16篇、2022年:发表文章16篇、2023年:发表文章17篇。这些数据反映了期刊在全球心理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。《Methodology-european Journal Of Research Methods For The Behavioral And Social S》将继续致力于推动心理学领域的知识传播和科学进步,为全球心理学问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:2
  • 文章自引率:0.0645...
  • Gold OA文章占比:100.00%
  • CiteScore:2.7
  • 年发文量:17
  • 开源占比:1
  • SJR指数:0.738
  • SNIP指数:1.22
  • OA被引用占比:0.1594...
  • 出版国人文章占比:0.01

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:PSYCHOLOGY, MATHEMATICAL SSCI Q2 6 / 13

57.7%

学科:SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS SSCI Q2 18 / 67

73.9%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:PSYCHOLOGY, MATHEMATICAL SSCI Q3 9 / 13

34.62%

学科:SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS SSCI Q3 37 / 67

45.52%

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
心理学 3区
PSYCHOLOGY, MATHEMATICAL 心理学:数学 SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS 社会科学:数理方法
3区 3区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
2.7 0.738 1.22
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Social Sciences 小类:General Social Sciences Q2 88 / 275

68%

大类:Social Sciences 小类:General Psychology Q3 115 / 216

46%

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 PSYCHOMETRIKA 44
2 MULTIVAR BEHAV RES 35
3 PSYCHOL METHODS 32
4 STRUCT EQU MODELING 30
5 METHODOLOGY-EUR 23
6 EDUC PSYCHOL MEAS 21
7 BRIT J MATH STAT PSY 18
8 J EDUC BEHAV STAT 12
9 PSYCHOL BULL 12
10 BEHAV RES METHODS 11
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 FRONT PSYCHOL 27
2 METHODOLOGY-EUR 23
3 EDUC PSYCHOL MEAS 13
4 ASSESSMENT 10
5 PSYCHOL METHODS 10
6 PSYCHOMETRIKA 9
7 STRUCT EQU MODELING 9
8 BEHAV RES METHODS 8
9 CONTEMP EDUC PSYCHOL 7
10 J EXP EDUC 7

高引用文章

  • Using Shrinkage in Multilevel Models to Understand Intersectionality A Simulation Study and a Guide for Best Practice引用次数:9
  • Multiple Imputation by Predictive Mean Matching When Sample Size Is Small引用次数:6
  • What Can We Learn From Factorial Surveys About Human Behavior? A Validation Study Comparing Field and Survey Experiments on Discrimination引用次数:5
  • Comparing the Performance of Agree/Disagree and Item-Specific Questions Across PCs and Smartphones引用次数:4
  • Using the Linear Mixed-Effect Model Framework to Estimate Generalizability Variance Components in R引用次数:4
  • A Comparison of Simple Structure Rotation Criteria in Temporal Exploratory Factor Analysis for Event-Related Potential Data引用次数:3
  • Improving Bi-Factor Exploratory Modeling Empirical Target Rotation Based on Loading Differences引用次数:3
  • Bayesian Latent Class Models for the Multiple Imputation of Categorical Data引用次数:3
  • Pushing the Limits The Performance of Maximum Likelihood and Bayesian Estimation With Small and Unbalanced Samples in a Latent Growth Model引用次数:3
  • Fitting Bayesian Models for Single-Case Experimental Designs A Tutorial引用次数:3
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