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Npj數(shù)字醫(yī)學(xué)

英文名稱:Npj Digital Medicine   國際簡稱:NPJ DIGIT MED
《Npj Digital Medicine》雜志由NATURE RESEARCH出版社出版,本刊發(fā)行周期1 issue/year,每期雜志都匯聚了全球醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的最新研究成果,包括原創(chuàng)論文、綜述文章、研究快報等多種形式,內(nèi)容涵蓋了醫(yī)學(xué)的各個方面,為讀者提供了全面而深入的學(xué)術(shù)視野,為醫(yī)學(xué)-HEALTH CARE SCIENCES & SERVICES事業(yè)的進(jìn)步提供了有力的支撐。
中科院分區(qū)
醫(yī)學(xué)
大類學(xué)科
2398-6352
ISSN
2398-6352
E-ISSN
預(yù)計審稿速度: 15 Weeks
雜志簡介 期刊指數(shù) WOS分區(qū) 中科院分區(qū) CiteScore 學(xué)術(shù)指標(biāo) 高引用文章

Npj數(shù)字醫(yī)學(xué)雜志簡介

出版商:NATURE RESEARCH
出版語言:English
TOP期刊:
出版地區(qū):ENGLAND
是否預(yù)警:

是否OA:開放

出版周期:1 issue/year
中文名稱:Npj數(shù)字醫(yī)學(xué)

Npj數(shù)字醫(yī)學(xué)(國際簡稱NPJ DIGIT MED,英文名稱Npj Digital Medicine)是一本開放獲取(OA)國際期刊,始終站在醫(yī)學(xué)研究的前沿。該期刊致力于發(fā)表在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域各個方面達(dá)到最高科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)和具有重要性的研究成果。全面反映該學(xué)科的發(fā)展趨勢,為醫(yī)學(xué)事業(yè)的進(jìn)步提供了有力的支撐。期刊嚴(yán)格遵循職業(yè)道德標(biāo)準(zhǔn),對于任何形式的抄襲行為,無論是文字還是圖形,一旦查實,均可能導(dǎo)致稿件被拒絕。

近年來,來自USA、England、Canada、Australia、GERMANY (FED REP GER)、CHINA MAINLAND、Switzerland、France、Netherlands、Japan等國家和地區(qū)的研究者在《Npj Digital Medicine》上發(fā)表了大量的高質(zhì)量文章。該期刊內(nèi)容豐富,包括原創(chuàng)研究、綜述文章、專題觀點、論文預(yù)覽、專家意見等多種類型,旨在為全球該領(lǐng)域研究者提供廣泛的學(xué)術(shù)交流平臺和靈感來源。

在過去幾年中,該期刊保持了穩(wěn)定的發(fā)文量和綜述量,具體數(shù)據(jù)如下:

2014年:發(fā)表文章0篇、2015年:發(fā)表文章0篇、2016年:發(fā)表文章0篇、2017年:發(fā)表文章0篇、2018年:發(fā)表文章0篇、2019年:發(fā)表文章0篇、2020年:發(fā)表文章132篇、2021年:發(fā)表文章151篇、2022年:發(fā)表文章163篇、2023年:發(fā)表文章212篇。這些數(shù)據(jù)反映了期刊在全球醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的影響力和活躍度,同時也展示了其作為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界研究人員首選資源的地位?!禢pj Digital Medicine》將繼續(xù)致力于推動醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的知識傳播和科學(xué)進(jìn)步,為全球醫(yī)學(xué)問題的解決貢獻(xiàn)力量。

期刊指數(shù)

  • 影響因子:12.4
  • 文章自引率:0.0328...
  • Gold OA文章占比:99.43%
  • CiteScore:25.1
  • 年發(fā)文量:212
  • 開源占比:0.9933
  • SJR指數(shù):4.273
  • SNIP指數(shù):4.133
  • OA被引用占比:1
  • 出版國人文章占比:0.03

WOS期刊SCI分區(qū)(2023-2024年最新版)

按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科:HEALTH CARE SCIENCES & SERVICES SCIE Q1 2 / 174

99.1%

學(xué)科:MEDICAL INFORMATICS SCIE Q1 2 / 44

96.6%

按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科:HEALTH CARE SCIENCES & SERVICES SCIE Q1 2 / 175

99.14%

學(xué)科:MEDICAL INFORMATICS SCIE Q1 2 / 44

96.59%

中科院分區(qū)表

中科院SCI期刊分區(qū) 2023年12月升級版
Top期刊 綜述期刊 大類學(xué)科 小類學(xué)科
醫(yī)學(xué) 1區(qū)
HEALTH CARE SCIENCES & SERVICES 衛(wèi)生保健與服務(wù) MEDICAL INFORMATICS 醫(yī)學(xué):信息
1區(qū) 1區(qū)

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
25.1 4.273 4.133
學(xué)科類別 分區(qū) 排名 百分位
大類:Computer Science 小類:Computer Science Applications Q1 7 / 817

99%

大類:Computer Science 小類:Health Informatics Q1 2 / 138

98%

大類:Computer Science 小類:Medicine (miscellaneous) Q1 5 / 398

98%

大類:Computer Science 小類:Health Information Management Q1 5 / 59

92%

學(xué)術(shù)指標(biāo)分析

影響因子和CiteScore
自引率

影響因子:指某一期刊的文章在特定年份或時期被引用的頻率,是衡量學(xué)術(shù)期刊影響力的一個重要指標(biāo)。影響因子越高,代表著期刊的影響力越大 。

CiteScore:該值越高,代表該期刊的論文受到更多其他學(xué)者的引用,因此該期刊的影響力也越高。

自引率:是衡量期刊質(zhì)量和影響力的重要指標(biāo)之一。通過計算期刊被自身引用的次數(shù)與總被引次數(shù)的比例,可以反映期刊對于自身研究內(nèi)容的重視程度以及內(nèi)部引用的情況。

年發(fā)文量:是衡量期刊活躍度和研究產(chǎn)出能力的重要指標(biāo),年發(fā)文量較多的期刊可能擁有更廣泛的讀者群體和更高的學(xué)術(shù)聲譽,從而吸引更多的優(yōu)質(zhì)稿件。

高引用文章

  • Scalable and accurate deep learning with electronic health records引用次數(shù):204
  • Pivotal trial of an autonomous AI-based diagnostic system for detection of diabetic retinopathy in primary care offices引用次數(shù):117
  • Advanced machine learning in action: identification of intracranial hemorrhage on computed tomography scans of the head with clinical workflow integration引用次數(shù):40
  • Fast and accurate view classification of echocardiograms using deep learning引用次數(shù):39
  • Artificial intelligence and machine learning in clinical development: a translational perspective引用次數(shù):38
  • Prescribable mHealth apps identified from an overview of systematic reviews引用次數(shù):38
  • Development and validation of a deep learning algorithm for improving Gleason scoring of prostate cancer引用次數(shù):36
  • Respiration rate and volume measurements using wearable strain sensors引用次數(shù):36
  • Developing and adopting safe and effective digital biomarkers to improve patient outcomes引用次數(shù):36
  • Deep learning enables robust assessment and selection of human blastocysts after in vitro fertilization引用次數(shù):34
若用戶需要出版服務(wù),請聯(lián)系出版商:HEIDELBERGER PLATZ 3, BERLIN, GERMANY, 14197。

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