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Npj Computational Materials

评估信息:

影响因子:9.4

年发文量:220

Npj 计较资料 SCIE

Npj Computational Materials

《Npj 计较资料》(Npj Computational Materials)是一本以Mathematics-Modeling and Simulation综合研讨为特点的国际期刊。该刊由Springer Nature出书商创刊于2015年,刊期1 issue/year。该刊已被国际主要权势巨子数据库SCIE收录。期刊聚焦Mathematics-Modeling and Simulation范畴的重点研讨和前沿停顿,实时刊载和报道该范畴的研讨功效,努力于成为该范畴同业停止疾速学术交换的信息窗口与平台。该刊2023年影响因子为9.4。CiteScore指数值为15.3。

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期刊简介估计审稿时候: 6 Weeks

npj Computational Materials publishes high-quality research papers that apply computational approaches for the design of new materials, and for enhancing our understanding of existing ones. New computational techniques – and the refinement of current approaches – that facilitate these aims are also welcome, as are experimental papers that complement computational findings.

Representative journal scope includes:

application and development of existing and emerging theoretical and simulation approaches for the study of materials in their entirety (organic and inorganic).

structure and property prediction of new materials, such as by the ‘materials by design’ paradigm.

significant new understanding of materials fundamentals, behavior and properties.

integrative/complementary experimental works that serve to validate, support and extend computational findings.

high-throughput techniques – both computational and experimental – for large data set generation, and materials data mining.

npj Computational Materials 颁发高品质的研讨论文,这些论文利用计较体例来设想新资料,并加强咱们对现有资料的懂得。咱们也接待增进这些方针的新计较手艺 - 和对以后体例的改良 - 和补充计较功效的尝试​​论文。

代表性期刊规模包含:

利用和开辟现有和新兴的实际和摹拟体例,以研讨全体资料(无机和无机)。

新资料的布局和机能展望,比方经由过程“资料设想”范式。

对资料根本、行动和特征的严重新懂得。

用于考证、撑持和扩大计较功效的综合/互补尝试任务。

用于天生大数据集和资料数据发掘的高通量手艺 - 计较和尝试。

《Npj Computational Materials》(Npj 计较资料)编辑部通信体例为HEIDELBERGER PLATZ 3, BERLIN, GERMANY, 14197。若是您须要辅佐投稿或润稿办事,您可以或许征询咱们的客服教员。咱们专一于期刊征询办事十年,熟习颁发政策,可为您供给一对一投稿指点,防止您在投稿时频仍碰鼻,节流您的可贵时候,有用晋升颁发机率,确保SCI检索(检索不了全额退款)。咱们视诺言为生命,多方面确保文章宁静失密,在任何环境下都不会泄漏您的小我信息或稿件内容。

中科院分区

2023年12月进级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
资料迷信 1区 MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 资料迷信:综合 CHEMISTRY, PHYSICAL 物理化学 1区 2区

2022年12月进级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
资料迷信 1区 MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 资料迷信:综合 CHEMISTRY, PHYSICAL 物理化学 1区 2区

2021年12月旧的进级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
资料迷信 2区 CHEMISTRY, PHYSICAL 物理化学 MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 资料迷信:综合 2区 2区

2021年12月根本版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
工程手艺 1区 CHEMISTRY, PHYSICAL 物理化学 MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 资料迷信:综合 2区 2区

2021年12月进级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
资料迷信 2区 CHEMISTRY, PHYSICAL 物理化学 MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 资料迷信:综合 2区 2区

2020年12月旧的进级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
资料迷信 2区 CHEMISTRY, PHYSICAL 物理化学 MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 资料迷信:综合 2区 2区
名词诠释:

根本版:即2019年12月17日,正式宣布的《2019年中国迷信院文献谍报中间期刊分区表》;将JCR中一切期刊分为13个大类,期刊规模只要SCI期刊。

进级版:即2020年1月13日,正式宣布的《2019年中国迷信院文献谍报中间期刊分区表进级版(试行)》,进级版接纳了改良后的目标体例系统对根本版的延续和改良,影响因子不再是分区的独一或决议性身分,也不了分区的IF阈值期刊由根本版的13个学科扩大至18个,科研评估将加倍明白。期刊规模有SCI期刊、SSCI期刊。从2022年起头,分区表将只宣布进级版功效,不再有根本版和进级版之分,根本版和进级版(试行)将过渡共存三年时候。

JCR分区(2023-2024年最新版)

JCR分区品级:Q1

按JIF目标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:CHEMISTRY, PHYSICAL SCIE Q1 32 / 178

82.3%

学科:MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q1 59 / 438

86.6%

按JCI目标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:CHEMISTRY, PHYSICAL SCIE Q1 26 / 178

85.67%

学科:MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q1 54 / 438

87.79%

Gold OA文章占比 研讨类文章占比 文章自引率
99.71% 97.27% 0.05...
开源占比 出书国人文章占比 OA被援用占比
0.99... 0.18 1

名词诠释:JCR分区在学术期刊评估、科研功效展现、科研标的目的指导和学术交换与协作等方面都具备主要的代价。经由过程对期刊影响因子的切确计较和详尽分别,JCR分区可以或许清楚地反应出差别期刊在统一学科范畴内的绝对地位,从而赞助科研职员精确辨认出高品质的学术期刊。

CiteScore 指数(2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore 指数
15.3 2.447 2.017
学科种别 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Modeling and Simulation Q1 5 / 324

98%

大类:Mathematics 小类:Mechanics of Materials Q1 15 / 398

96%

大类:Mathematics 小类:Computer Science Applications Q1 37 / 817

95%

大类:Mathematics 小类:General Materials Science Q1 38 / 463

91%

名词诠释:CiteScore是基于Scopus数据库的全新期刊评估系统。CiteScore 2021 的计较体例是期刊比来4年(含计较年度)的被引次数除以该期刊近四年颁发的文献数。CiteScore基于环球最广泛的择要和引文数据库Scopus,合用于一切延续出书物,而不只仅是期刊。今朝CiteScore 收录了跨越 26000 种期刊,比取得影响因子的期刊多13000种。被各界人士以为是影响因子最无力的合作敌手。

数据趋向图

积年中科院分区趋向图

积年IF值(影响因子)

积年引文目标和发文量

积年自引数据

发文数据

2019-2021年国度/地域发文量统计

国度/地域 数目
USA 238
CHINA MAINLAND 119
GERMANY (FED REP GER) 50
Japan 29
England 25
Russia 17
South Korea 17
Switzerland 14
Denmark 11
Singapore 10

2019-2021年机构发文量统计

机构 数目
UNITED STATES DEPARTMENT OF ENERGY (DOE) 80
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 34
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 31
MAX PLANCK SOCIETY 21
PENNSYLVANIA COMMONWEALTH SYSTEM OF HIGH... 20
MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY (M... 12
UNIVERSITY OF CHICAGO 12
UNIVERSITY OF ARKANSAS SYSTEM 10
UNIVERSITY OF TENNESSEE SYSTEM 10
UNIVERSITY SYSTEM OF MARYLAND 10

2019-2021年文章援用数据

文章援用称号 援用次数
Review on modeling of the anode solid el... 166
Recent advances and applications of mach... 133
Plasmon-enhanced light-matter interactio... 64
A strategy to apply machine learning to ... 63
A review of oxygen reduction mechanisms ... 54
Precision and efficiency in solid-state ... 52
Machine learning modeling of superconduc... 46
Solving the electronic structure problem... 45
New frontiers for the materials genome i... 43
Interplay between Kitaev interaction and... 42

2019-2021年文章被援用数据

被援用期刊称号 数目
NPJ COMPUT MATER 111
PHYS REV B 91
COMP MATER SCI 66
J PHYS CHEM C 61
PHYS REV MATER 61
ACS APPL MATER INTER 47
CHEM MATER 47
J MATER CHEM A 46
ACTA MATER 40
MRS COMMUN 39

2019-2021年援用数据

援用期刊称号 数目
PHYS REV B 1171
PHYS REV LETT 606
NAT COMMUN 220
J CHEM PHYS 211
SCIENCE 204
NATURE 193
NAT MATER 148
COMP MATER SCI 135
NANO LETT 112
NPJ COMPUT MATER 111

相干期刊

免责申明

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