当前位置: 首页 SCI期刊 SCIE期刊 管理学 中科院3区 JCRQ2 期刊介绍(非官网)
Journal Of Data And Information Science

Journal Of Data And Information ScienceSCIE

国际简称:J DATA INFO SCI  参考译名:数据与信息科学杂志

  • 中科院分区

    3区

  • CiteScore分区

    Q2

  • JCR分区

    Q2

基本信息:
ISSN:2096-157X
E-ISSN:2543-683X
是否OA:开放
是否预警:否
TOP期刊:否
出版信息:
出版地区:China
出版商:Beijing Magtech Co.ltd
出版语言:English
出版周期:4 issues/year
研究方向:INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE
评价信息:
影响因子:1.5
CiteScore指数:3.5
SJR指数:0.414
SNIP指数:0.705
发文数据:
Gold OA文章占比:100.00%
研究类文章占比:100.00%
年发文量:24
自引率:0.0666...
开源占比:1
出版撤稿占比:
出版国人文章占比:0.25
OA被引用占比:1
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Journal Of Data And Information Science期刊介绍

JDIS devotes itself to the study and application of the theories, methods, techniques, services, infrastructural facilities using big data to support knowledge discovery for decision & policy making. The basic emphasis is big data-based, analytics centered, knowledge discovery driven, and decision making supporting. The special effort is on the knowledge discovery to detect and predict structures, trends, behaviors, relations, evolutions and disruptions in research, innovation, business, politics, security, media and communications, and social development, where the big data may include metadata or full content data, text or non-textural data, structured or non-structural data, domain specific or cross-domain data, and dynamic or interactive data.

The main areas of interest are:

(1) New theories, methods, and techniques of big data based data mining, knowledge discovery, and informatics, including but not limited to scientometrics, communication analysis, social network analysis, tech & industry analysis, competitive intelligence, knowledge mapping, evidence based policy analysis, and predictive analysis.

(2) New methods, architectures, and facilities to develop or improve knowledge infrastructure capable to support knowledge organization and sophisticated analytics, including but not limited to ontology construction, knowledge organization, semantic linked data, knowledge integration and fusion, semantic retrieval, domain specific knowledge infrastructure, and semantic sciences.

(3) New mechanisms, methods, and tools to embed knowledge analytics and knowledge discovery into actual operation, service, or managerial processes, including but not limited to knowledge assisted scientific discovery, data mining driven intelligent workflows in learning, communications, and management.

Specific topic areas may include:

Knowledge organization

Knowledge discovery and data mining

Knowledge integration and fusion

Semantic Web metrics

Scientometrics

Analytic and diagnostic informetrics

Competitive intelligence

Predictive analysis

Social network analysis and metrics

Semantic and interactively analytic retrieval

Evidence-based policy analysis

Intelligent knowledge production

Knowledge-driven workflow management and decision-making

Knowledge-driven collaboration and its management

Domain knowledge infrastructure with knowledge fusion and analytics

Development of data and information services

期刊简介Journal Of Data And Information Science期刊介绍

《Journal Of Data And Information Science》是一本管理学优秀杂志。致力于发表原创科学研究结果,并为管理学各个领域的原创研究提供一个展示平台,以促进管理学领域的的进步。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管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:约about 28 days from submission to first decision. 15 Weeks
  • 管理学
  • INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE
  • SCIE
  • 中科院3区
  • 非预警

Cite Score数据(2024年最新版)Journal Of Data And Information Science Cite Score数据

  • CiteScore:3.5
  • SJR:0.414
  • SNIP:0.705
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Social Sciences 小类:Library and Information Sciences Q2 71 / 280

74%

大类:Social Sciences 小类:Public Administration Q2 80 / 232

65%

大类:Social Sciences 小类:Information Systems and Management Q2 71 / 148

52%

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Journal Of Data And Information Science 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
管理学 3区 INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE 图书情报与档案管理 3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Journal Of Data And Information Science 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:INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE ESCI Q2 70 / 160

56.6%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE ESCI Q2 76 / 161

53.11%

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
  • CHINA MAINLAND29
  • USA12
  • Belgium7
  • Brazil7
  • Italy5
  • Sweden5
  • GERMANY (FED REP GER)4
  • South Korea4
  • Spain4
  • Netherlands3

投稿常见问题

通讯方式:Tel: +86-10-82627304 Fax: +86-10-82627304 E-mail: jdis@mail.las.ac.cn Add:P.O. Box 2704, Beijing 100190 P.R. China。