Plant Methods（植物方法雜志）是由BioMed Central出版社主辦的一本以生物-植物科學(xué)為研究方向，OA開(kāi)放獲?。∣pen Access）的國(guó)際優(yōu)秀期刊。旨在幫助發(fā)展和壯大生物學(xué)及相關(guān)學(xué)科的各個(gè)方面。該期刊接受多種不同類(lèi)型的文章。本刊出版語(yǔ)言為English，創(chuàng)刊于2005年。自創(chuàng)刊以來(lái)，已被SCIE（科學(xué)引文索引擴(kuò)展板）等國(guó)內(nèi)外知名檢索系統(tǒng)收錄。該雜志發(fā)表了高質(zhì)量的論文，重點(diǎn)介紹了BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS在分析和實(shí)踐中的理論、研究和應(yīng)用。
ISSN：1746-4811
E-ISSN：1746-4811
出版商：BioMed Central
出版語(yǔ)言：English
出版地區(qū)：ENGLAND
出版周期：Irregular
是否OA：開(kāi)放
是否預(yù)警：否
創(chuàng)刊時(shí)間：2005
年發(fā)文量：144
影響因子：4.7
研究類(lèi)文章占比：94.44%
Gold OA文章占比：99.52%
H-index：57
出版國(guó)人文章占比：0.23
出版撤稿文章占比：
開(kāi)源占比：0.99...
文章自引率：0.0392...
《Plant Methods》是一份國(guó)際優(yōu)秀期刊，為生物學(xué)領(lǐng)域的研究人員和從業(yè)者提供科學(xué)論壇。該期刊涵蓋了生物學(xué)及相關(guān)學(xué)科的所有方面，包括基礎(chǔ)和應(yīng)用研究，使讀者能夠獲得來(lái)自世界各地的最新、前沿的研究。該期刊歡迎涉及生物學(xué)領(lǐng)域的原創(chuàng)理論、方法、技術(shù)和重要應(yīng)用的稿件，并刊載了涉及生物學(xué)領(lǐng)域的相關(guān)欄目：綜述、論著、述評(píng)、論著摘要等。所有投稿都有望達(dá)到高標(biāo)準(zhǔn)的科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性，并為推進(jìn)該領(lǐng)域的科研知識(shí)傳播做出貢獻(xiàn)。該期刊最新CiteScore值為9.2，最新影響因子為4.7，SJR指數(shù)為0.956，SNIP指數(shù)為1.401。
CiteScore指標(biāo)的應(yīng)用非常廣泛，以期刊的引用次數(shù)為基礎(chǔ)評(píng)估期刊的影響力。它可以反映期刊的學(xué)術(shù)影響力和學(xué)術(shù)水平，是學(xué)術(shù)界常用的期刊評(píng)價(jià)指標(biāo)之一。
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||||||
| 9.2 | 0.956 | 1.401 |
|
CiteScore是由Elsevier公司開(kāi)發(fā)的一種用于衡量科學(xué)期刊影響力的指標(biāo)，以期刊的引用次數(shù)為基礎(chǔ)評(píng)估期刊的影響力。這個(gè)指標(biāo)是由Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)支持，以四年為一個(gè)時(shí)段，連續(xù)評(píng)估期刊和叢書(shū)的引文影響力的。具體來(lái)說(shuō)，CiteScore是計(jì)算某期刊連續(xù)三年發(fā)表的論文在第四年度的篇均引用次數(shù)。CiteScore和影響因子（IF）有所不同。例如，在影響因子的計(jì)算中，分子是來(lái)自所有文章的引用次數(shù)，包括編輯述評(píng)、讀者來(lái)信、更正信息和新聞等非研究性文章，而分母則不包括這些非研究性文章。然而，在CiteScore的計(jì)算中，分子和分母都包括這些非研究性文章。因此，如果這些非研究性文章比較多，由于分母較大，相較于影響因子，CiteScore計(jì)算出來(lái)的分?jǐn)?shù)可能會(huì)偏低。此外，CiteScore的引用數(shù)據(jù)來(lái)自Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)中的22000多個(gè)期刊，比影響因子來(lái)自Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)的11000多個(gè)期刊多了一倍。
| 按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS | SCIE | Q1 | 9 / 85 |
90% |
| 學(xué)科：PLANT SCIENCES | SCIE | Q1 | 33 / 265 |
87.7% |
| 按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS | SCIE | Q1 | 9 / 85 |
90% |
| 學(xué)科：PLANT SCIENCES | SCIE | Q1 | 31 / 265 |
88.49% |
WOS(JCR)分區(qū)是由科睿唯安公司提出的一種新的期刊評(píng)價(jià)指標(biāo)，分區(qū)越靠前一般代表期刊質(zhì)量越好，發(fā)文難度也越高。這種分級(jí)體系有助于科研人員快速了解各個(gè)期刊的影響力和地位。JCR將所有期刊按照各個(gè)學(xué)科領(lǐng)域進(jìn)行分類(lèi)，然后以影響因子為標(biāo)準(zhǔn)平均分為四個(gè)等級(jí)：Q1、Q2、Q3和Q4區(qū)。這種設(shè)計(jì)使得科研人員可以更容易地進(jìn)行跨學(xué)科比較。
中科院SCI期刊分區(qū)是由中國(guó)科學(xué)院國(guó)家科學(xué)圖書(shū)館制定的。將所有的期刊按照學(xué)科進(jìn)行分類(lèi)，以影響因子為標(biāo)準(zhǔn)平均分為四個(gè)等級(jí)。分區(qū)越靠前一般代表期刊質(zhì)量越好，發(fā)文難度也越高。
2023年12月升級(jí)版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類(lèi)學(xué)科 | 小類(lèi)學(xué)科 |
| 否 | 否 | 生物學(xué) 2區(qū) |
BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS
生化研究方法
PLANT SCIENCES
植物科學(xué)
2區(qū)
2區(qū)
|
2022年12月升級(jí)版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類(lèi)學(xué)科 | 小類(lèi)學(xué)科 |
| 否 | 否 | 生物學(xué) 2區(qū) |
BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS
生化研究方法
PLANT SCIENCES
植物科學(xué)
2區(qū)
2區(qū)
|
2021年12月舊的升級(jí)版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類(lèi)學(xué)科 | 小類(lèi)學(xué)科 |
| 否 | 否 | 生物學(xué) 2區(qū) |
BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS
生化研究方法
PLANT SCIENCES
植物科學(xué)
2區(qū)
2區(qū)
|
2021年12月基礎(chǔ)版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類(lèi)學(xué)科 | 小類(lèi)學(xué)科 |
| 否 | 否 | 生物 2區(qū) |
BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS
生化研究方法
PLANT SCIENCES
植物科學(xué)
2區(qū)
2區(qū)
|
2021年12月升級(jí)版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類(lèi)學(xué)科 | 小類(lèi)學(xué)科 |
| 否 | 否 | 生物學(xué) 2區(qū) |
BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS
生化研究方法
PLANT SCIENCES
植物科學(xué)
2區(qū)
2區(qū)
|
2020年12月舊的升級(jí)版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類(lèi)學(xué)科 | 小類(lèi)學(xué)科 |
| 否 | 否 | 生物學(xué) 2區(qū) |
BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS
生化研究方法
PLANT SCIENCES
植物科學(xué)
2區(qū)
2區(qū)
|
Plant Methods(中文譯名植物方法雜志)是一本專(zhuān)注于生物,植物科學(xué)領(lǐng)域的國(guó)際期刊，致力于為全球BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS領(lǐng)域的研究者提供一個(gè)高質(zhì)量的學(xué)術(shù)交流平臺(tái)。該期刊ISSN：1746-4811，E-ISSN：1746-4811，出版周期Irregular。在中科院的大類(lèi)學(xué)科分類(lèi)中，該期刊屬于生物學(xué)范疇，而在小類(lèi)學(xué)科中，它主要涵蓋了BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS這一領(lǐng)域。編輯部誠(chéng)摯邀請(qǐng)廣大生物學(xué)領(lǐng)域的專(zhuān)家學(xué)者投稿，內(nèi)容可以涵蓋生物學(xué)的綜合研究、實(shí)踐應(yīng)用、創(chuàng)新成果等方面。同時(shí)，我們也歡迎學(xué)者們就相關(guān)主題進(jìn)行簡(jiǎn)短的交流和評(píng)論，以促進(jìn)學(xué)術(shù)界的互動(dòng)與合作。為了保證期刊的質(zhì)量，審稿周期預(yù)計(jì)為 較慢,6-12周 。在此期間，編輯部將對(duì)所有投稿進(jìn)行嚴(yán)格的同行評(píng)審，以確保發(fā)表的文章具有較高的學(xué)術(shù)價(jià)值和實(shí)用性。
值得一提的是，Plant Methods近期并未被列入國(guó)際期刊預(yù)警名單，這意味著其學(xué)術(shù)質(zhì)量和影響力得到了廣泛認(rèn)可。作為一本OA開(kāi)放期刊，該期刊為生物學(xué)領(lǐng)域的學(xué)者提供了一個(gè)優(yōu)質(zhì)的學(xué)術(shù)交流平臺(tái)。因此，關(guān)注并投稿至Plant Methods無(wú)疑是一個(gè)明智的選擇，這將有助于提升您的學(xué)術(shù)聲譽(yù)和研究成果的傳播。
多年來(lái)，我們專(zhuān)注于期刊投稿服務(wù)，能夠?yàn)槟治鐾扑]目標(biāo)期刊。憑借多年來(lái)豐富的投稿經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)業(yè)指導(dǎo)，我們有效助力提升錄用幾率。點(diǎn)擊以下按鈕即可免費(fèi)咨詢(xún)。
投稿咨詢(xún)| 機(jī)構(gòu) | 發(fā)文量 |
| CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 20 |
| INRAE | 20 |
| CHINESE ACADEMY OF AGRICULTURAL SCIENCES | 15 |
| CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGACIONES CIENTI... | 13 |
| NANJING AGRICULTURAL UNIVERSITY | 12 |
| UK RESEARCH & INNOVATION (UKRI) | 12 |
| UNITED STATES DEPARTMENT OF AGRICULTURE (U... | 11 |
| UNIVERSITY OF COPENHAGEN | 11 |
| UNIVERSITY OF QUEENSLAND | 11 |
| CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQ... | 9 |
| 國(guó)家 / 地區(qū) | 發(fā)文量 |
| CHINA MAINLAND | 144 |
| USA | 100 |
| GERMANY (FED REP GER) | 44 |
| Australia | 35 |
| England | 32 |
| France | 27 |
| Spain | 23 |
| Japan | 15 |
| India | 14 |
| Czech Republic | 13 |
| 期刊引用數(shù)據(jù) | 引用次數(shù) |
| PLANT PHYSIOL | 236 |
| FRONT PLANT SCI | 201 |
| J EXP BOT | 185 |
| PLANT METHODS | 163 |
| PLOS ONE | 133 |
| P NATL ACAD SCI USA | 132 |
| PLANT CELL | 122 |
| PLANT J | 117 |
| REMOTE SENS-BASEL | 99 |
| TRENDS PLANT SCI | 91 |
| 期刊被引用數(shù)據(jù) | 引用次數(shù) |
| FRONT PLANT SCI | 216 |
| PLANT METHODS | 163 |
| PLANT SCI | 80 |
| REMOTE SENS-BASEL | 78 |
| SCI REP-UK | 77 |
| J EXP BOT | 76 |
| INT J MOL SCI | 65 |
| PLANT J | 64 |
| PLANT PHYSIOL | 63 |
| AGRONOMY-BASEL | 54 |
| 文章引用數(shù)據(jù) | 引用次數(shù) |
| PGA: a software package for rapid, accurat... | 103 |
| The use of plant models in deep learning: ... | 35 |
| Modeling maize above-ground biomass based ... | 32 |
| Comparative performance of the BGISEQ-500 ... | 22 |
| Detection and analysis of wheat spikes usi... | 21 |
| Genome skimming herbarium specimens for DN... | 19 |
| Improving agroinfiltration-based transient... | 19 |
| Deep phenotyping: deep learning for tempor... | 17 |
| Wheat ear counting in-field conditions: hi... | 15 |
| AI-powered banana diseases and pest detect... | 15 |
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