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计算材料科学

英文名称:Computational Materials Science   国际简称:COMP MATER SCI
《Computational Materials Science》杂志由Elsevier出版社出版,本刊创刊于1992年,发行周期Monthly,每期杂志都汇聚了全球材料科学领域的最新研究成果,包括原创论文、综述文章、研究快报等多种形式,内容涵盖了材料科学的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为材料科学-MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
材料科学
大类学科
0927-0256
ISSN
1879-0801
E-ISSN
预计审稿速度: 约1.8个月 约4.4周
杂志简介 期刊指数 WOS分区 中科院分区 CiteScore 学术指标 高引用文章

计算材料科学杂志简介

出版商:Elsevier
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:NETHERLANDS
是否预警:

是否OA:未开放

出版周期:Monthly
出版年份:1992
中文名称:计算材料科学

计算材料科学(国际简称COMP MATER SCI,英文名称Computational Materials Science)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自1992年创刊以来,始终站在材料科学研究的前沿。该期刊致力于发表在材料科学领域各个方面达到最高科学标准和具有重要性的研究成果。全面反映该学科的发展趋势,为材料科学事业的进步提供了有力的支撑。期刊严格遵循职业道德标准,对于任何形式的抄袭行为,无论是文字还是图形,一旦查实,均可能导致稿件被拒绝。

近年来,来自CHINA MAINLAND、USA、GERMANY (FED REP GER)、India、France、Japan、Iran、England、Russia、Australia等国家和地区的研究者在《Computational Materials Science》上发表了大量的高质量文章。该期刊内容丰富,包括原创研究、综述文章、专题观点、论文预览、专家意见等多种类型,旨在为全球该领域研究者提供广泛的学术交流平台和灵感来源。

在过去几年中,该期刊保持了稳定的发文量和综述量,具体数据如下:

2014年:发表文章757篇、2015年:发表文章596篇、2016年:发表文章571篇、2017年:发表文章554篇、2018年:发表文章736篇、2019年:发表文章606篇、2020年:发表文章629篇、2021年:发表文章882篇、2022年:发表文章596篇、2023年:发表文章611篇。这些数据反映了期刊在全球材料科学领域的影响力和活跃度,同时也展示了其作为学术界和工业界研究人员首选资源的地位。《Computational Materials Science》将继续致力于推动材料科学领域的知识传播和科学进步,为全球材料科学问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:3.1
  • 文章自引率:0.0606...
  • Gold OA文章占比:20.28%
  • CiteScore:6.5
  • 年发文量:611
  • 开源占比:0.0588
  • SJR指数:0.741
  • H-index:97
  • SNIP指数:0.961
  • OA被引用占比:0.0287...
  • 出版国人文章占比:0.34

WOS期刊SCI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:MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q2 208 / 438

52.6%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q2 201 / 438

54.22%

中科院分区表

中科院SCI期刊分区 2023年12月升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
材料科学 3区
MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学:综合
3区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
6.5 0.741 0.961
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Computational Mathematics Q1 23 / 189

88%

大类:Mathematics 小类:General Physics and Astronomy Q1 46 / 243

81%

大类:Mathematics 小类:General Computer Science Q1 46 / 232

80%

大类:Mathematics 小类:Mechanics of Materials Q1 87 / 398

78%

大类:Mathematics 小类:General Chemistry Q2 103 / 408

74%

大类:Mathematics 小类:General Materials Science Q2 127 / 463

72%

学术指标分析

影响因子和CiteScore
自引率

影响因子:指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率,是衡量学术期刊影响力的一个重要指标。影响因子越高,代表着期刊的影响力越大 。

CiteScore:该值越高,代表该期刊的论文受到更多其他学者的引用,因此该期刊的影响力也越高。

自引率:是衡量期刊质量和影响力的重要指标之一。通过计算期刊被自身引用的次数与总被引次数的比例,可以反映期刊对于自身研究内容的重视程度以及内部引用的情况。

年发文量:是衡量期刊活跃度和研究产出能力的重要指标,年发文量较多的期刊可能拥有更广泛的读者群体和更高的学术声誉,从而吸引更多的优质稿件。

期刊互引关系
序号 引用他刊情况 引用次数
1 PHYS REV B 2695
2 ACTA MATER 1330
3 COMP MATER SCI 1062
4 PHYS REV LETT 997
5 J CHEM PHYS 725
6 J APPL PHYS 536
7 J NUCL MATER 492
8 J PHYS CHEM C 408
9 APPL PHYS LETT 406
10 SCIENCE 372
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 COMP MATER SCI 1062
2 J PHYS CHEM C 595
3 MATER RES EXPRESS 536
4 PHYS REV B 462
5 PHYS CHEM CHEM PHYS 449
6 APPL SURF SCI 411
7 MATERIALS 378
8 J ALLOY COMPD 374
9 J APPL PHYS 366
10 ACTA MATER 299

高引用文章

  • Matminer: An open source toolkit for materials data mining引用次数:69
  • DAMASK - The Dusseldorf Advanced Material Simulation Kit for modeling multi-physics crystal plasticity, thermal, and damage phenomena from the single crystal up to the component scale引用次数:53
  • Accelerating high-throughput searches for new alloys with active learning of interatomic potentials引用次数:42
  • Deep learning approaches for mining structure-property linkages in high contrast composites from simulation datasets引用次数:32
  • Three-dimensional modeling of the microstructure evolution during metal additive manufacturing引用次数:29
  • Electronic and magnetic properties of single-layer boron phosphide associated with materials processing defects引用次数:25
  • Heat and fluid flow in additive manufacturing-Part I: Modeling of powder bed fusion引用次数:24
  • Predicting the thermodynamic stability of perovskite oxides using machine learning models引用次数:23
  • A data-driven statistical model for predicting the critical temperature of a superconductor引用次数:23
  • Improving direct physical properties prediction of heterogeneous materials from imaging data via convolutional neural network and a morphology-aware generative model引用次数:21
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