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Geoscience Data JournalSCIE

国际简称：GEOSCI DATA J 参考译名：地球科学数据杂志

中科院分区
3区
CiteScore分区
Q1
JCR分区
Q2

基本信息：: ISSN：2049-6060; E-ISSN：2049-6060; 是否OA：开放; 是否预警：否; TOP期刊：否

出版信息：: 出版地区：ENGLAND; 出版商：John Wiley and Sons Inc.; 出版语言：English; 出版周期：-; 出版年份：2013; 研究方向：GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARYMETEOROLOGY-METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES

评价信息：: 影响因子：3.3; H-index：6; CiteScore指数：5.9; SJR指数：0.44; SNIP指数：0.895

发文数据：: Gold OA文章占比：83.93%; 研究类文章占比：100.00%; 年发文量：48; 自引率：0.0937...; 开源占比：0.7955; 出版撤稿占比：0; 出版国人文章占比：0.02; OA被引用占比：1

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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Geoscience Data Journal期刊介绍

Geoscience Data Journal provides an Open Access platform where scientific data can be formally published, in a way that includes scientific peer-review. Thus the dataset creator attains full credit for their efforts, while also improving the scientific record, providing version control for the community and allowing major datasets to be fully described, cited and discovered.

An online-only journal, GDJ publishes short data papers cross-linked to – and citing – datasets that have been deposited in approved data centres and awarded DOIs. The journal will also accept articles on data services, and articles which support and inform data publishing best practices.

Data is at the heart of science and scientific endeavour. The curation of data and the science associated with it is as important as ever in our understanding of the changing earth system and thereby enabling us to make future predictions. Geoscience Data Journal is working with recognised Data Centres across the globe to develop the future strategy for data publication, the recognition of the value of data and the communication and exploitation of data to the wider science and stakeholder communities.

期刊简介Geoscience Data Journal期刊介绍

《Geoscience Data Journal》自2013出版以来，是一本地球科学优秀杂志。致力于发表原创科学研究结果，并为地球科学各个领域的原创研究提供一个展示平台，以促进地球科学领域的的进步。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地球科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收录，得到了广泛的认可。

该期刊投稿重要关注点：

预计审稿时间： 4 Weeks
地球科学
GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY
SCIE
中科院3区
非预警

Cite Score数据（2024年最新版）Geoscience Data Journal Cite Score数据

CiteScore：5.9
SJR：0.44
SNIP：0.895

学科类别	分区	排名	百分位
大类：Earth and Planetary Sciences 小类：General Earth and Planetary Sciences	Q1	33 / 195	83%

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Geoscience Data Journal 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
地球科学	3区	GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科学：综合 METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES 气象与大气科学	4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Geoscience Data Journal 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：GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY	SCIE	Q2	65 / 253	74.5%
学科：METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES	SCIE	Q2	43 / 110	61.4%

按JCI指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY	SCIE	Q2	82 / 253	67.79%
学科：METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES	SCIE	Q2	41 / 110	63.18%

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
England17
USA13
Australia7
Canada5
Spain5
France4
Ireland4
GERMANY (FED REP GER)3
Switzerland3
Belgium2

本刊中国学者近年发表论文

1、A global dataset on subgrid land surface climate (2015-2100) from the Community Earth System Model
Author: Zhang, Keer; Lee, Xuhui; Schultz, Natalie M.; Zhao, Lei; He, Chunyang; Huang, Qingxu; Liu, Zhifeng; Chu, Haoran; Zhao, Jiayu

Journal: GEOSCIENCE DATA JOURNAL. 2023; Vol. 10, Issue 2, pp. 208-219. DOI: 10.1002/gdj3.153
2、Global near real-time daily apparent temperature and heat wave dataset
Author: Yin, Cong; Yang, Yaping; Chen, Xiaona; Yue, Xiafang; Liu, Yangxiaoyue; Xin, Ying

Journal: GEOSCIENCE DATA JOURNAL. 2023; Vol. 10, Issue 2, pp. 231-245. DOI: 10.1002/gdj3.155
3、GeoDeepShovel: A platform for building scientific database from geoscience literature with AI assistance
Author: Zhang, Shao; Xu, Hui; Jia, Yuting; Wen, Ying; Wang, Dakuo; Fu, Luoyi; Wang, Xinbing; Zhou, Chenghu

Journal: GEOSCIENCE DATA JOURNAL. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1002/gdj3.186
4、Detrital zircon U-Pb ages and Hf isotope analyses of modern and Quaternary sediments in China: A new dataset with preliminary analysis
Author: Chen, Xiyun; Wang, Ping; Xie, Hongsen; Zhu, Longchen; Liao, Xia; Kong, Xinggong

Journal: GEOSCIENCE DATA JOURNAL. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1002/gdj3.193
5、Deep time spatio-temporal data analysis using pyGPlates with PlateTectonicTools and GPlately
Author: Mather, Ben R. R.; Mueller, R. Dietmar; Zahirovic, Sabin; Cannon, John; Chin, Michael; Ilano, Lauren; Wright, Nicky M. M.; Alfonso, Christopher; Williams, Simon; Tetley, Michael; Merdith, Andrew

Journal: GEOSCIENCE DATA JOURNAL. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1002/gdj3.185
6、A dataset of sandstone detrital composition from Qinghai-Tibet Plateau
Author: Lai, Wen; Hu, Xiumian; Dong, Xiaolong; Ma, Anlin

Journal: GEOSCIENCE DATA JOURNAL. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1002/gdj3.184
7、A database of detrital zircon U-Pb ages and Hf isotopes for the Middle East (Iranian and Arabian plates)
Author: Sun, Gaoyuan; Chen, Jianuo

Journal: GEOSCIENCE DATA JOURNAL. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1002/gdj3.187