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EPJ Data Science

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ジャーナル プロフィール
ジャーナル タイトルEPJ Data Science EPJ Data Science
LetPub Score
5.8
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Reputation
6.9

Influence
4.8

Speed
6.9

ジャーナルの略称EPJ DATA SCI
ISSN2193-1127
h-index21
CiteScore
CiteScoreSJRSNIPCiteScore Rank
6.100.8291.355
Subject fieldQuartilesRankPercentile
Category: Mathematics
Subcategory: Computational Mathematics
Q126 / 189
Category: Mathematics
Subcategory: Modeling and Simulation
Q152 / 324
Category: Mathematics
Subcategory: Computer Science Applications
Q2244 / 817

自己引用率 (2023-2024)6.70%自己引用率トレンド
掲載範囲
EPJ Data Science covers a broad range of research areas and applications and particularly encourages contributions from techno-socio-economic systems, where it comprises those research lines that now regard the digital “tracks” of human beings as first-order objects for scientific investigation. Topics include, but are not limited to, human behavior, social interaction (including animal societies), economic and financial systems, management and business networks, socio-technical infrastructure, health and environmental systems, the science of science, as well as general risk and crisis scenario forecasting up to and including policy advice.
公式サイトhttps://www.springer.com/journal/13688
オンライン原稿提出https://www.editorialmanager.com/EPDS
オープンアクセスYes
出版社Springer Berlin Heidelberg
主題分野MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 
出版国/地域GERMANY
発行頻度
発行開始年2012
年間記事数59年間記事数トレンド
ゴールド OA 割合100.00%
OA Related Info
APC: Yes( GBP1240; USD1790; EUR1490; )
APC waiver:Check Notes
Other charges: No
Keywords: data analysis、data mining、data enrichment
Useful LinksAims & ScopeAuthor InstructionsEditorial BoardAnonymous peer review
Web of Science 四分位
2023-2024
WOS Quartile: Q1

CategoryEditionJIF QuartileJIF RankingJIF Percentage
MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONSSCIEQ122/135
SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODSSSCIQ19/67
インデックス (SCI or SCIE)Science Citation Index Expanded
Social Science Citation Index
PubMed Central (PMC) へのリンクhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/nlmcatalog?term=2193-1127%5BISSN%5D
平均査読期間 *出版社からの許可を得たデータ:
著者からのデータ: 13 Weeks
競争力 *著者からのデータ:
参考になるリンク
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自己引用率トレンド 年間記事数トレンド
著者のコメント
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    EPJ Data Science EPJ Data Science
    来年の予測:
    着実な増加 変化なし 徐々に減少  更新する
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