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《Machine Learning And Knowledge Extraction》雜志的版面費是多少?

來源:好投稿網(wǎng)整理 2024-09-19 19:02:04

不同雜志的版面費收費標(biāo)準(zhǔn)存在差異,部分期刊也有可能不收取版面費。想查詢《Machine Learning And Knowledge Extraction》雜志的版面費,可以按以下步驟操作:

1、使用學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫查詢

Web of Science/Scopus:搜索雜志名稱,查看其信息頁是否標(biāo)注版面費。

DOAJ(開放獲取期刊目錄):若雜志在列,可查看公開的版面費信息。

2、聯(lián)系編輯部或同行

郵件詢問:如果在投稿系統(tǒng)中未找到版面費信息,可通過郵件直接聯(lián)系雜志社,提供雜志名稱和具體問題,通常會得到準(zhǔn)確答復(fù)。

電話咨詢:在緊急情況下,也可以直接撥打雜志社電話進(jìn)行詢問。

咨詢同領(lǐng)域發(fā)表過該期刊的學(xué)者,了解實際收費情況。

3、機(jī)構(gòu)或出版社政策

機(jī)構(gòu)協(xié)議:若您隸屬高校或研究所,可通過圖書館或科研管理部門查詢是否有版面費資助。

出版社政策:檢查出版社是否對旗下期刊統(tǒng)一規(guī)定版面費。

一、《Machine Learning And Knowledge Extraction》雜志基本信息

中文名稱:機(jī)器學(xué)習(xí)與知識提取

國際簡稱:MACH LEARN KNOW EXTR

ISSN:2504-4990

由MDPI AG出版

該雜志專注于Multiple每篇文章都是該主題的最新、獨立的摘要,旨在為尚未深入研究該領(lǐng)域的讀者提供易于理解的內(nèi)容。

開放獲取(OA)政策屬于開放,Gold OA文章占比:100.00%。

二、《Machine Learning And Knowledge Extraction》雜志學(xué)術(shù)影響力與分區(qū)

影響因子:4,其JCR分區(qū):Q2。
按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū)學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE,收錄子集:ESCI,分區(qū):Q2,排名:64 / 197,百分位:67.8%;COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS,收錄子集:ESCI,分區(qū):Q2,排名:45 / 169,百分位:73.7%;ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC,收錄子集:ESCI,分區(qū):Q2,排名:100 / 352,百分位:71.7%;
按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū)學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE,收錄子集:ESCI,分區(qū):Q2,排名:81 / 198,百分位:59.34%;COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS,收錄子集:ESCI,分區(qū):Q2,排名:72 / 169,百分位:57.69%;ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC,收錄子集:ESCI,分區(qū):Q2,排名:140 / 354,百分位:60.59%;

CiteScore:8.5

Cite Score(2024年最新版)
  • CiteScore:8.5
  • SJR:0
  • SNIP:1.822
學(xué)科類別 分區(qū) 排名 百分位
大類:Engineering 小類:Engineering (miscellaneous) Q1 14 / 151
91%
大類:Engineering 小類:Artificial Intelligence Q1 63 / 301
79%
名詞解釋:

CiteScore:該指標(biāo)由Elsevier于2016年提出,指期刊發(fā)表的單篇文章平均被引用次數(shù)。CiteScorer的計算方式是:例如,某期刊2022年CiteScore的計算方法是該期刊在2019年、2020年和2021年發(fā)表的文章在2022年獲得的被引次數(shù),除以該期刊2019年、2020年和2021發(fā)表并收錄于Scopus中的文章數(shù)量總和。

其他指標(biāo)

年發(fā)文量:92篇。

隨著Multiple領(lǐng)域的快速發(fā)展,《Machine Learning And Knowledge Extraction》雜志有望繼續(xù)擴(kuò)大其影響力,吸引更多高質(zhì)量的研究文章,為讀者提供更全面的學(xué)術(shù)資源。

聲明:本信息依據(jù)互聯(lián)網(wǎng)公開資料整理,若存在錯誤,請及時聯(lián)系我們及時更正。

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