质量指标占比
研究类文章占比OA被引用占比撤稿占比出版后修正文章占比
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相关指数
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影响因子年发文量自引率Cite Score
最新IF值预测
预测IF值算法
根据标准的SCI影响因子计算公式,以2022年为例,预测IF(2022)=A/B,其中,A为该期刊2020年至2021年所有文章在2022年中被引用的次数;B为该期刊2020年至2021年所有文章的总数。预测的实时影响因子数据在全年中逐步接近真实IF数据,上半年的预测数据通常接近于6月底正式发布的数据,而下半年的实时影响因子则会从大约50%开始逐渐趋近于最终的IF值。(考虑数据入库延迟,可以根据当前月份占全年的比例来大致估计最终的IF值,且估算时可适当上调。)
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69834人已查看 《Behaviormetrika》 期刊2024最新IF预测值
预警说明查看说明
时间预警情况
2024年02月发布的2024版不在预警名单中
2023年01月发布的2023版不在预警名单中
2021年12月发布的2021版不在预警名单中
2020年12月发布的2020版不在预警名单中
2025年预警名单预测
无异常数据 期刊预警概率很低
结果仅供参考
*来源:中科院《 国际期刊预警名单》
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版本大类学科小类学科Top期刊综述期刊
暂无数据
JCR分区
WOS分区等级:Q0区
版本按学科分区
WOS期刊SCI分区
WOS期刊SCI分区
WOS期刊SCI分区是指SCI官方(Web of Science)为每个学科内的期刊按照IF数值排序,将期刊按照四等分的方法划分的Q1-Q4等级,Q1代表质量最高,即常说的1区期刊。
(2022-2023年最新版)
暂无数据暂无数据
期刊介绍
Behaviormetrika is issued twice a year to provide an international forum for new theoretical and empirical quantitative approaches in data science. When Behaviormetrika was launched in 1974, the journal advocated data science, as an interdisciplinary field that included the use of statistical methods to extract meaningful knowledge from data in its various forms: structured or unstructured. Behaviormetrika is the oldest journal addressing the topic of data science. The first editor-in-chief of Behaviormetrika, Dr. Chikio Hayashi, described data science in this way:“Data science is not only a synthetic concept to unify statistics, data analysis, and their related methods; it also comprises its results. Data science is intended to analyze and understand actual phenomena with ‘data.’ In other words, the aim of data science is to reveal the features or the hidden structure of complicated natural, human, and social phenomena using data from a different perspective from the established or traditional theory and method.” Behaviormetrika is a fully refereed international journal, which publishes original research papers, notes, and review articles. Subject areas suitable for publication include but are not limited to the following methodologies and fields. Methodologies Data scienceMathematical statisticsSurvey methodologiesArtificial intelligence Information theoryMachine learning Knowledge discovery in databases (KDD)Graphical modelsComputer scienceAlgorithms FieldsMedicinePsychologyEducationEconomicsMarketingSocial scienceSociologyPolitical sciencePolicy scienceCognitive scienceBrain science
Behaviormetrika每年出版两次,为数据科学中新的理论和经验定量方法提供一个国际论坛。当Behaviormetrika于1974年创刊时,该杂志倡导数据科学,作为一个跨学科领域,包括使用统计方法从各种形式的数据中提取有意义的知识:结构化或非结构化。Behaviormetrika是最古老的数据科学期刊。Behaviormetrika的第一任主编林千纪夫博士这样描述数据科学:“数据科学不仅是一个综合概念,统一了统计学、数据分析及其相关方法;它还包括其结果。数据科学的目的是用“数据”来分析和理解实际现象。换句话说,数据科学的目的是从不同于既定或传统理论和方法的角度,利用数据揭示复杂的自然、人类和社会现象的特征或隐藏结构。”Behaviormetrika是一份经过全面评审的国际期刊,发表原创研究论文、笔记和评论文章。适合发表的主题领域包括但不限于以下方法和领域。方法学数据科学数理统计调查方法学人工智能信息论机器学习数据库知识发现(KDD)图形模型计算机科学算法领域医学心理学教育经济学市场营销社会科学社会学政治科学政策科学认知科学脑科学
年发文量0
国人发稿量0
国人发文占比0%
自引率0%
平均录取率数据非官方,来自网友分享经验
平均审稿周期数据非官方,来自网友分享经验
版面费-
偏重研究方向Mathematics-Analysis
期刊官网https://www.springer.com/41237/?utm_medium=display&utm_source=letpub&utm_content=text_link&utm_term=null&utm_campaign=MPSR_41237_AWA1_CN_CNPL_letpb_mp
投稿链接https://www.editorialmanager.com/bhmk/
期刊高被引文献
已经到底了~
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