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British Journal Of Mathematical & Statistical Psychology

British Journal Of Mathematical & Statistical PsychologySCIESSCI

国际简称：BRIT J MATH STAT PSY  参考译名：英国数学与统计心理学杂志

  • 中科院分区

    3区

  • CiteScore分区

    Q1

  • JCR分区

    Q2

基本信息：
ISSN：0007-1102
E-ISSN：2044-8317
是否OA：未开放
是否预警：否
TOP期刊：否
出版信息：
出版地区：ENGLAND
出版商：Wiley-Blackwell
出版语言：English
出版周期：Semiannual
出版年份：1965
研究方向：医学-数学跨学科应用
评价信息：
影响因子：1.5
H-index：45
CiteScore指数：5
SJR指数：1.735
SNIP指数：1.853
发文数据：
Gold OA文章占比：29.76%
研究类文章占比：100.00%
年发文量：29
自引率：0.0384...
开源占比：0.1712
出版撤稿占比：0
出版国人文章占比：0.13
OA被引用占比：0.0497...
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英文简介 期刊介绍 CiteScore数据 中科院SCI分区 JCR分区 发文数据 常见问题

英文简介British Journal Of Mathematical & Statistical Psychology期刊介绍

The British Journal of Mathematical and Statistical Psychology publishes articles relating to areas of psychology which have a greater mathematical or statistical aspect of their argument than is usually acceptable to other journals including:

• mathematical psychology

• statistics

• psychometrics

• decision making

• psychophysics

• classification

• relevant areas of mathematics, computing and computer software

These include articles that address substantitive psychological issues or that develop and extend techniques useful to psychologists. New models for psychological processes, new approaches to existing data, critiques of existing models and improved algorithms for estimating the parameters of a model are examples of articles which may be favoured.

期刊简介British Journal Of Mathematical & Statistical Psychology期刊介绍

《British Journal Of Mathematical & Statistical Psychology》自1965出版以来，是一本心理学优秀杂志。致力于发表原创科学研究结果，并为心理学各个领域的原创研究提供一个展示平台，以促进心理学领域的的进步。该刊鼓励先进的、清晰的阐述，从广泛的视角提供当前感兴趣的研究主题的新见解，或审查多年来某个重要领域的所有重要发展。该期刊特色在于及时报道心理学领域的最新进展和新发现新突破等。该刊近一年未被列入预警期刊名单，目前已被权威数据库SCIE、SSCI收录，得到了广泛的认可。

该期刊投稿重要关注点：

Cite Score数据（2024年最新版）British Journal Of Mathematical & Statistical Psychology Cite Score数据

  • CiteScore：5
  • SJR：1.735
  • SNIP：1.853
学科类别 分区 排名 百分位
大类：Mathematics 小类：Statistics and Probability Q1 29 / 278

89%
大类：Mathematics 小类：Arts and Humanities (miscellaneous) Q1 60 / 552

89%
大类：Mathematics 小类：General Psychology Q1 53 / 216

75%

CiteScore 是由Elsevier(爱思唯尔)推出的另一种评价期刊影响力的文献计量指标。反映出一家期刊近期发表论文的年篇均引用次数。CiteScore以Scopus数据库中收集的引文为基础，针对的是前四年发表的论文的引文。CiteScore的意义在于，它可以为学术界提供一种新的、更全面、更客观地评价期刊影响力的方法，而不仅仅是通过影响因子(IF)这一单一指标来评价。

历年Cite Score趋势图

中科院SCI分区British Journal Of Mathematical & Statistical Psychology 中科院分区

中科院 2023年12月升级版 综述期刊：否 Top期刊：否
大类学科 分区 小类学科 分区
心理学 3区 MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 数学跨学科应用 PSYCHOLOGY, MATHEMATICAL 心理学：数学 STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 PSYCHOLOGY, EXPERIMENTAL 心理学：实验 3区 3区 3区 4区

中科院分区表 是以客观数据为基础，运用科学计量学方法对国际、国内学术期刊依据影响力进行等级划分的期刊评价标准。它为我国科研、教育机构的管理人员、科研工作者提供了一份评价国际学术期刊影响力的参考数据，得到了全国各地高校、科研机构的广泛认可。

中科院分区表 将所有期刊按照一定指标划分为1区、2区、3区、4区四个层次，类似于“优、良、及格”等。最开始，这个分区只是为了方便图书管理及图书情报领域的研究和期刊评估。之后中科院分区逐步发展成为了一种评价学术期刊质量的重要工具。

历年中科院分区趋势图

JCR分区British Journal Of Mathematical & Statistical Psychology JCR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：MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q3 74 / 135

45.6%
学科：PSYCHOLOGY, EXPERIMENTAL SSCI Q4 75 / 99

24.7%
学科：PSYCHOLOGY, MATHEMATICAL SSCI Q3 9 / 13

34.6%
学科：STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q2 43 / 168

74.7%
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科：MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q2 38 / 135

72.22%
学科：PSYCHOLOGY, EXPERIMENTAL SSCI Q2 41 / 99

59.09%
学科：PSYCHOLOGY, MATHEMATICAL SSCI Q1 3 / 13

80.77%
学科：STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q1 36 / 168

78.87%

JCR分区的优势在于它可以帮助读者对学术文献质量进行评估。不同学科的文章引用量可能存在较大的差异，此时单独依靠影响因子(IF)评价期刊的质量可能是存在一定问题的。因此，JCR将期刊按照学科门类和影响因子分为不同的分区，这样读者可以根据自己的研究领域和需求选择合适的期刊。

历年影响因子趋势图

发文数据

2023-2024 年国家/地区发文量统计
  • 国家/地区数量
  • USA55
  • CHINA MAINLAND19
  • GERMANY (FED REP GER)18
  • Netherlands16
  • Taiwan7
  • Canada6
  • England4
  • Belgium3
  • Spain3
  • France2

本刊中国学者近年发表论文

  • 1、Item selection methods with exposure and time control for computerized classification test

    Author: Huang, Yingshi; Ren, He; Chen, Ping

    Journal: BRITISH JOURNAL OF MATHEMATICAL & STATISTICAL PSYCHOLOGY. 2023; Vol. 76, Issue 1, pp. 52-68. DOI: 10.1111/bmsp.12281

  • 2、CD-polytomous knowledge spaces and corresponding polytomous surmise systems

    Author: Wang, Bo; Li, Jinjin; Sun, Wen

    Journal: BRITISH JOURNAL OF MATHEMATICAL & STATISTICAL PSYCHOLOGY. 2023; Vol. 76, Issue 1, pp. 87-105. DOI: 10.1111/bmsp.12283

  • 3、Two efficient selection methods for high-dimensional CD-CAT utilizing max-marginals factor from MAP query and ensemble learning approach

    Author: Luo, Fen; Wang, Xiaoqing; Cai, Yan; Tu, Dongbo

    Journal: BRITISH JOURNAL OF MATHEMATICAL & STATISTICAL PSYCHOLOGY. 2023; Vol. 76, Issue 2, pp. 283-311. DOI: 10.1111/bmsp.12288

  • 4、Mixture-modelling-based Bayesian MH-RM algorithm for the multidimensional 4PLM

    Author: Guo, Shaoyang; Chen, Yanlei; Zheng, Chanjin; Li, Guiyu

    Journal: BRITISH JOURNAL OF MATHEMATICAL & STATISTICAL PSYCHOLOGY. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1111/bmsp.12300

  • 5、A dual process item response theory model for polytomous multidimensional forced-choice items

    Author: Qiu, Xuelan; de la Torre, Jimmy

    Journal: BRITISH JOURNAL OF MATHEMATICAL & STATISTICAL PSYCHOLOGY. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1111/bmsp.12303

  • 6、Information matrix estimation procedures for cognitive diagnostic models.

    Author: Liu Y1,2, Xin T3, Andersson B4, Tian W3.

    Journal: Br J Math Stat Psychol. 2019 Feb;72(1):18-37. doi: 10.1111/bmsp.12134. Epub 2018 Mar 6.

  • 7、Bayesian evaluation of informative hypotheses for multiple populations.

    Author: Hoijtink H1, Gu X2, Mulder J3.

    Journal: Br J Math Stat Psychol. 2019 May;72(2):219-243. doi: 10.1111/bmsp.12145. Epub 2018 Oct 21.

投稿常见问题

通讯方式：BRITISH PSYCHOLOGICAL SOC, ST ANDREWS HOUSE, 48 PRINCESS RD EAST, LEICESTER, ENGLAND, LEICS, LE1 7DR。

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