關于《Computational Toxicology》雜志是否接受AI輔助的論文，目前并沒有明確的官方聲明指出該雜志絕對接受或拒絕AI輔助撰寫的論文，可能會根據具體情況進行逐案評估，作者在投稿前可以與雜志社進行溝通或咨詢在線客服。

SCI期刊對AI輔助論文的接受程度因期刊而異，以下是對SCI期刊接受AI輔助論文情況的詳細分析：

一、AI輔助論文的使用限制

禁止生成核心內容、禁止署名、保證數據完整性

二、AI輔助的用途

語言潤色，文獻綜述，圖表推薦

三、建議與策略

1.了解目標期刊政策：在投稿前，作者應仔細研究目標SCI期刊的政策和指南，了解其對AI輔助論文的態度和要求。

2.明確聲明AI使用情況：如果論文中使用了AI輔助技術，作者應在投稿時明確聲明，并提供詳細的AI使用說明和范圍。

3.保持學術誠信與原創性：作者應確保論文的核心內容和創新點是由自己獨立完成的，避免過度依賴AI生成的內容。

4.深度改寫與個性化處理：對AI生成的內容進行深度改寫和個性化處理，以體現個人的學術思考和見解。

《Computational Toxicology》雜志國際標準簡稱為COMPUT TOXICOL，ISSN號：2468-1113。

該雜志由Elsevier出版，出版語言為English。作為一本專注于Computer Science-Computer Science Applications領域的學術期刊，它被國際權威數據庫SCIE收錄，在學術界具有較高的影響力。

《Computational Toxicology》雜志中文名稱為：計算毒理學。

《計算毒理學》作為一本國際同行評審期刊，扮演著推動毒理學領域科學發展的重要角色。該期刊不僅關注計算方法在化學物質安全性評估中的應用，而且鼓勵跨學科的研究，涉及生物學、化學、計算機科學、生物信息學、物理學、工程學等多個領域。

期刊特別強調創新性計算技術在預測化學物質對人類健康和環境的潛在影響方面的作用，包括毒性、代謝途徑、物理化學屬性和生物歸宿。此外，期刊還涵蓋了大數據在毒理學研究中的應用，如數據整合、管理、分析，以及計算模型的開發和驗證。讀者群和作者群包括毒理學家、生物信息學家、數據科學家、化學家、藥理學家、環境科學家以及相關領域的研究人員和專業人士。通過發表高質量的研究論文，該期刊為這些專業人員提供了一個交流最新研究成果和方法的平臺。

JCR分區信息按JIF指標學科分區，該雜志在TOXICOLOGY領域為Q2。

Cite Score數據顯示，CiteScore：5.5，SJR：0.616，SNIP：0.886

學科類別

大類：Computer Science，小類：Computer Science Applications，分區：Q2，排名：284 / 817，百分位：65%； 大類：Computer Science，小類：Health, Toxicology and Mutagenesis，分區：Q2，排名：58 / 148，百分位：61%；

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