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技术预测与社会变革

英文名称:Technological Forecasting And Social Change   国际简称:TECHNOL FORECAST SOC
《Technological Forecasting And Social Change》杂志由Elsevier出版社出版,本刊创刊于1969年,发行周期9 issues/year,每期杂志都汇聚了全球管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,内容涵盖了管理学的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为管理学-REGIONAL & URBAN PLANNING事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
管理学
大类学科
0040-1625
ISSN
1873-5509
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

技术预测与社会变革杂志简介

出版商:Elsevier
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:9 issues/year
出版年份:1969
中文名称:技术预测与社会变革

技术预测与社会变革(国际简称TECHNOL FORECAST SOC,英文名称Technological Forecasting And Social Change)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自1969年创刊以来,始终站在管理学研究的前沿。该期刊致力于发表在管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,为管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England、CHINA MAINLAND、USA、Italy、France、GERMANY (FED REP GER)、Spain、Netherlands、South Korea、Australia等国家和地区的研究者在《Technological Forecasting And Social Change》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453篇、2021年:发表文章855篇、2022年:发表文章734篇、2023年:发表文章730篇。这些数据反映了期刊在全球管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。《Technological Forecasting And Social Change》将继续致力于推动管理学领域的知识传播和科学进步,为全球管理学问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:12.9
  • 文章自引率:0.1083...
  • Gold OA文章占比:25.16%
  • CiteScore:21.3
  • 年发文量:730
  • 开源占比:0.1595
  • SJR指数:3.118
  • SNIP指数:2.945
  • OA被引用占比:0.0931...
  • 出版国人文章占比:0.12

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:BUSINESS SSCI Q1 4 / 302

98.8%

学科:REGIONAL & URBAN PLANNING SSCI Q1 1 / 54

99.1%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:BUSINESS SSCI Q1 5 / 302

98.51%

学科:REGIONAL & URBAN PLANNING SSCI Q1 1 / 54

99.07%

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
管理学 1区
REGIONAL & URBAN PLANNING 区域与城市规划 BUSINESS 商业:管理
1区 2区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
21.3 3.118 2.945
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Business, Management and Accounting 小类:Management of Technology and Innovation Q1 3 / 289

99%

大类:Business, Management and Accounting 小类:Business and International Management Q1 5 / 443

98%

大类:Business, Management and Accounting 小类:Applied Psychology Q1 4 / 249

98%

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 TECHNOL FORECAST SOC 2016
2 RES POLICY 1224
3 STRATEGIC MANAGE J 442
4 SCIENTOMETRICS 280
5 ENERG POLICY 275
6 TECHNOVATION 265
7 MANAGE SCI 241
8 ACAD MANAGE REV 229
9 ACAD MANAGE J 222
10 MIS QUART 218
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 TECHNOL FORECAST SOC 2016
2 SUSTAINABILITY-BASEL 877
3 FUTURES 184
4 RES POLICY 162
5 ENVIRON INNOV SOC TR 156
6 TECHNOL ANAL STRATEG 145
7 ENERG POLICY 140
8 SCIENTOMETRICS 134
9 ENERGY RES SOC SCI 126
10 TECHNOL SOC 90

高引用文章

  • Big data analytics: Understanding its capabilities and potential benefits for healthcare organizations引用次数:118
  • Fortune favors the prepared: How SMEs approach business model innovations in Industry 4.0引用次数:92
  • China's manufacturing locus in 2025: With a comparison of Made-in-China 2025 and Industry 4.0引用次数:92
  • When titans meet - Can industry 4.0 revolutionise the environmentally-sustainable manufacturing wave? The role of critical success factors引用次数:77
  • Green innovation and organizational performance: The influence of big data and the moderating role of management commitment and HR practices引用次数:74
  • Inequality, ICT and financial access in Africa引用次数:66
  • The Internet of Things: Building a knowledge management system for open innovation and knowledge management capacity引用次数:59
  • Can big data and predictive analytics improve social and environmental sustainability?引用次数:58
  • Technological challenges of green innovation and sustainable resource management with large scale data引用次数:55
  • Servitization and Industry 4.0 convergence in the digital transformation of product firms: A business model innovation perspective引用次数:51
若用户需要出版服务,请联系出版商:Technol. Forecast. Soc. Chang.。