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Scientific Data

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期刊名字Scientific DataScientific Data

SCI DATA

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期刊ISSN2052-4463
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CiteScore
CiteScoreSJRSNIPCiteScore排名
12.602.4683.402
学科分区排名百分位
大类:Social Sciences
小类:Education
Q15 / 1406
大类:Social Sciences
小类:Statistics, Probability and Uncertainty
Q11 / 152
大类:Social Sciences
小类:Statistics and Probability
Q12 / 250
大类:Social Sciences
小类:Library and Information Sciences
Q15 / 247
大类:Social Sciences
小类:Computer Science Applications
Q131 / 747
大类:Social Sciences
小类:Information Systems
Q121 / 353

期刊简介Scientific Data is a peer-reviewed, open-access journal for descriptions of scientifically valuable datasets, and research that advances the sharing and reuse of scientific data. We aim to promote wider data sharing and reuse, and to credit those that share.

Scientific Data primarily publishes Data Descriptors, a new type of publication that provides detailed descriptions of research datasets, including the methods used to collect the data and technical analyses supporting the quality of the measurements. Data Descriptors focus on helping others reuse data, rather than testing hypotheses, or presenting new interpretations, methods or in-depth analyses.

Scientific Data also welcomes submissions describing analyses or meta-analyses of existing data, and original articles on systems, technologies and techniques that advance data sharing and reuse to support reproducible research.

Scientific Data offers a streamlined but thorough peer-review process that evaluates the rigour and quality of the experiments used to generate the data and the completeness of the description of the data. The actual data are stored in one or more public, community-recognized repositories, and release of the data is verified as a condition of publication.

Scientific Data is open to submissions from a broad range of natural science disciplines, including, but not limited to, data from the life, biomedical and environmental science communities. Submissions may describe big or small data, from new experiments or value-added aggregations of existing data, from major consortiums and single labs. We are also willing to consider descriptions of quantitative datasets from the social sciences, particularly those that may be of use for integrative analyses that stretch across the traditional discipline boundaries between the life, biomedical, environmental and social sciences.
期刊官方网站http://www.nature.com/sdata/
期刊投稿网址https://mts-scidata.nature.com/cgi-bin/main.plex
期刊语言要求Language
Presenting your work in a well-structured manuscript and in well-written English gives it its best chance for editors and reviewers to understand it and evaluate it fairly. Many researchers find that getting some independent support helps them present their results in the best possible light.

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提交文稿
是否OA开放访问Yes
OA期刊相关信息
文章处理费:需要( USD1990; )
文章处理费豁免:查看说明
其他费用:没有
期刊主题关键词:metadata、scientific data
相关链接:Aims & ScopeAuthor InstructionsEditorial BoardBlind peer review
通讯方式HEIDELBERGER PLATZ 3, BERLIN, GERMANY, 14197
出版商Springer Nature
涉及的研究方向Social Sciences-Education
出版国家或地区ENGLAND
出版语言English
出版周期
出版年份2014
年文章数 290注册登录后,查看年文章数趋势图
Gold OA文章占比99.81%
研究类文章占比:
文章 ÷(文章 + 综述)
100.00%
WOS期刊SCI分区
2021-2022年最新版
WOS分区等级:1区

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MULTIDISCIPLINARY SCIENCES Q4Q1Q1
中科院《国际期刊预警
名单(试行)》名单
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2021年12月发布的2021版:不在预警名单中

2021年01月发布的2020版:不在预警名单中
中科院SCI期刊分区
2022年12月最新升级版
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大类学科小类学科Top期刊综述期刊
综合性期刊 3区2区4区
MULTIDISCIPLINARY SCIENCES
综合性期刊
2区1区2区
中科院SCI期刊分区
2021年12月基础版
大类学科小类学科Top期刊综述期刊
综合性期刊 2区2区2区
MULTIDISCIPLINARY SCIENCES
综合性期刊
1区4区2区
中科院SCI期刊分区
2021年12月升级版
大类学科小类学科Top期刊综述期刊
综合性期刊 1区2区4区
MULTIDISCIPLINARY SCIENCES
综合性期刊
3区3区2区
中科院SCI期刊分区
2020年12月旧的升级版
大类学科小类学科Top期刊综述期刊
综合性期刊 3区2区1区
MULTIDISCIPLINARY SCIENCES
综合性期刊
2区1区2区
SCI期刊收录coverage Science Citation Index Expanded (SCIE) (2020年1月,原SCI撤销合并入SCIE,统称SCIE)
Scopus (CiteScore)
Directory of Open Access Journals (DOAJ)
PubMed Central (PMC)链接http://www.ncbi.nlm.nih.gov/nlmcatalog?term=2052-4463%5BISSN%5D
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