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Frontiers In Computational Neuroscience

  • ISSN:1662-5188
  • ESSN:1662-5188
  • 国际标准简称:FRONT COMPUT NEUROSC
  • 出版地区:SWITZERLAND
  • 出版周期:1 issue/year
  • 研究方向:医学 - NEUROSCIENCES
  • 出版年份:2007
  • 语言:English
  • 是否OA:开放
  • 学科领域

    医学
  • 中科院分区

    4区
  • JCR分区

    Q2
  • IF影响因子

    2.535
  • 是否预警

期刊简介

Journal Title:Frontiers In Computational Neuroscience

Frontiers in Computational Neuroscience is a first-tier electronic journal devoted to promoting theoretical modeling of brain function and fostering interdisciplinary interactions between theoretical and experimental neuroscience. Progress in understanding the amazing capabilities of the brain is still limited, and we believe that it will only come with deep theoretical thinking and mutually stimulating cooperation between different disciplines and approaches. We therefore invite original contributions on a wide range of topics that present the fruits of such cooperation, or provide stimuli for future alliances. We aim to provide an interactive forum for cutting-edge theoretical studies of the nervous system, and for promulgating the best theoretical research to the broader neuroscience community. Models of all styles and at all levels are welcome, from biophysically motivated realistic simulations of neurons and synapses to high-level abstract models of inference and decision making. While the journal is primarily focused on theoretically based and driven research, we welcome experimental studies that validate and test theoretical conclusions.

Also: comp neuro

中文简介

Frontiers in Computational Neuroscience 是一流的电子期刊,致力于推广大脑功能的理论建模,促进理论和实验神经科学之间的跨学科互动。对大脑惊人能力的理解进展仍然有限,我们相信只有深入的理论思考和不同学科和方法之间的相互促进合作才能实现。因此,我们邀请对广泛主题的原创贡献,以展示这种合作的成果,或为未来的联盟提供刺激。我们的目标是为神经系统的前沿理论研究提供一个互动论坛,并向更广泛的神经科学界传播最好的理论研究。从生物物理驱动的神经元和突触的逼真模拟到推理和决策的高级抽象模型,各种风格和所有级别的模型都受到欢迎。虽然该杂志主要关注基于理论和驱动的研究,但我们欢迎验证和测试理论结论的实验研究。

还有:comp 神经

期刊点评

Frontiers In Computational Neuroscience创刊于2007年,由FRONTIERS MEDIA SA出版商出版,收稿方向涵盖MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY - NEUROSCIENCES全领域,此期刊水平偏中等偏靠后,在所属细分领域中专业影响力一般,过审相对较易,如果您文章质量佳,选择此期刊,发表机率较高。平均审稿速度较慢,6-12周,影响因子指数2.535,该期刊近期没有被列入国际期刊预警名单,广大学者值得一试。

中科院分区旧的升级版(数据版本:2020年12月旧的升级版)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
医学 3区 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 NEUROSCIENCES 神经科学 3区 4区

名词解释:
中科院分区也叫中科院JCR分区,基础版分为13个大类学科,然后按照各类期刊影响因子分别将每个类别分为四个区,影响因子5%为1区,6%-20%为2区,21%-50%为3区,其余为4区。

WOS分区(数据版本:2021-2022最新版)

WOS分区等级 JCR所属学科 分区
Q2 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY NEUROSCIENCES Q2 Q3

名词解释:
WOS即Web of Science,是全球获取学术信息的重要数据库,Web of Science包括自然科学、社会科学、艺术与人文领域的信息,来自全世界近9,000种最负盛名的高影响力研究期刊及12,000多种学术会议多学科内容。给期刊分区时会按照某一个学科领域划分,根据这一学科所有按照影响因子数值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影响因子值高的就会在高分区中,最后的划分结果分别是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表质量最高。

CiteScore分区(数据版本:2021-2022最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
4.80 0.690 1.070
学科 分区 排名 百分位
大类:Neuroscience 小类:Neuroscience (miscellaneous) Q2 17 / 38

56%

大类:Neuroscience 小类:Cellular and Molecular Neuroscience Q3 61 / 90

32%

名词解释:
CiteScore:衡量期刊所发表文献的平均受引用次数。
SJR:SCImago 期刊等级衡量经过加权后的期刊受引用次数。引用次数的加权值由施引期刊的学科领域和声望 (SJR) 决定。
SNIP:每篇文章中来源出版物的标准化影响将实际受引用情况对照期刊所属学科领域中预期的受引用情况进行衡量。

其他数据

是否OA开放访问: h-index: 年文章数:
开放 44 118
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影响因子(数据来源于搜索引擎): 开源占比(OA被引用占比):
99.06% 3.2 0.99...
研究类文章占比:文章 ÷(文章 + 综述) 期刊收录: 中科院《国际期刊预警名单(试行)》名单:
92.97% SCI、SCIE

历年IF值(影响因子):

历年引文指标和发文量:

历年中科院JCR大类分区数据:

历年自引数据:

发文统计

2019-2021国家/地区发文量统计:

国家/地区 数量
USA 122
CHINA MAINLAND 62
GERMANY (FED REP GER) 39
England 24
Japan 24
France 18
Italy 16
Australia 15
Spain 15
Canada 12

近年引用统计:

期刊名称 数量
J NEUROSCI 229
NATURE 141
NEURON 130
J NEUROPHYSIOL 117
SCIENCE 103
P NATL ACAD SCI USA 101
NEUROIMAGE 90
NAT NEUROSCI 89
PLOS COMPUT BIOL 77
NEURAL COMPUT 72

近年被引用统计:

期刊名称 数量
SCI REP-UK 104
FRONT NEUROSCI-SWITZ 86
PLOS COMPUT BIOL 64
NEUROIMAGE 56
FRONT COMPUT NEUROSC 54
PHYS REV E 47
IEEE ACCESS 42
J NEUROPHYSIOL 40
ELIFE 36
PLOS ONE 36

近年文章引用统计:

文章名称 数量
The Anatomy of Inference: Genera... 20
Prediction and Classification of... 14
Optimizing Clinical Assessments ... 11
Recurrent Deep Neural Networks f... 10
Neural Coding With Bursts-Curren... 10
Automated Detection of High-Freq... 10
A Comprehensive Review of Magnet... 10
Computational Models for Calcium... 9
Automatic Brain Tumor Segmentati... 9
Unsupervised Feature Learning Wi... 9

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