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Plant Methods

  • ISSN:1746-4811
  • ESSN:1746-4811
  • 国际标准简称:PLANT METHODS
  • 出版地区:ENGLAND
  • 出版周期:Irregular
  • 研究方向:生物 - 植物科学
  • 出版年份:2005
  • 语言:English
  • 是否OA:开放
  • 学科领域

    生物
  • 中科院分区

    2区
  • JCR分区

    Q1
  • IF影响因子

    3.610
  • 是否预警

期刊简介

Journal Title:Plant Methods

Plant Methods is an open access, peer-reviewed, online journal for the plant research community that encompasses all aspects of technological innovation in the plant sciences.

There is no doubt that we have entered an exciting new era in plant biology. The completion of the Arabidopsis genome sequence, and the rapid progress being made in other plant genomics projects are providing unparalleled opportunities for progress in all areas of plant science. Nevertheless, enormous challenges lie ahead if we are to understand the function of every gene in the genome, and how the individual parts work together to make the whole organism. Achieving these goals will require an unprecedented collaborative effort, combining high-throughput, system-wide technologies with more focused approaches that integrate traditional disciplines such as cell biology, biochemistry and molecular genetics.

Technological innovation is probably the most important catalyst for progress in any scientific discipline. Plant Methods’ goal is to stimulate the development and adoption of new and improved techniques and research tools and, where appropriate, to promote consistency of methodologies for better integration of data from different laboratories.

中文简介

Plant Methods 是面向植物研究界的开放获取、同行评议的在线期刊,涵盖植物科学技术创新的各个方面。

毫无疑问,我们已经进入了植物生物学令人兴奋的新时代。拟南芥基因组序列的完成,以及其他植物基因组学项目的快速进展,为植物科学各个领域的进步提供了无与伦比的机会。然而,如果我们要了解基因组中每个基因的功能,以及各个部分如何协同工作以形成整个有机体,则面临着巨大的挑战。实现这些目标需要前所未有的协作努力,将高通量、系统范围的技术与更集中的方法结合起来,将传统学科(如细胞生物学、生物化学和分子遗传学)结合起来。

技术创新可能是任何科学学科进步的最重要催化剂。 Plant Methods 的目标是促进新技术和研究工具的开发和采用,并在适当的情况下促进方法的一致性,以更好地整合来自不同实验室的数据。

期刊点评

Plant Methods创刊于2005年,由BMC出版商出版,收稿方向涵盖生物 - 植物科学全领域,此刊是该细分领域中属于非常不错的SCI期刊,在行业细分领域中学术影响力较大,专业度认可很高,所以对原创文章要求创新性较高,如果您的文章质量很高,可以尝试。平均审稿速度较慢,6-12周,影响因子指数3.61,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
生物学 2区 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 PLANT SCIENCES 植物科学 2区 2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
Q1 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS PLANT SCIENCES Q1 Q1

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
10.60 1.121 1.904
学科 分区 排名 百分位
大类:Agricultural and Biological Sciences 小类:Plant Science Q1 21 / 487

95%

大类:Agricultural and Biological Sciences 小类:Genetics Q1 36 / 328

89%

大类:Agricultural and Biological Sciences 小类:Biotechnology Q1 38 / 299

87%

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 57 152
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):
99.05% 5.1 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:
95.71% 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
CHINA MAINLAND 144
USA 100
GERMANY (FED REP GER) 44
Australia 35
England 32
France 27
Spain 23
Japan 15
India 14
Czech Republic 13

近年引用统计:

期刊名称 数量
PLANT PHYSIOL 236
FRONT PLANT SCI 201
J EXP BOT 185
PLANT METHODS 163
PLOS ONE 133
P NATL ACAD SCI USA 132
PLANT CELL 122
PLANT J 117
REMOTE SENS-BASEL 99
TRENDS PLANT SCI 91

近年被引用统计:

期刊名称 数量
FRONT PLANT SCI 216
PLANT METHODS 163
PLANT SCI 80
REMOTE SENS-BASEL 78
SCI REP-UK 77
J EXP BOT 76
INT J MOL SCI 65
PLANT J 64
PLANT PHYSIOL 63
AGRONOMY-BASEL 54

近年文章引用统计:

文章名称 数量
PGA: a software package for rapi... 103
The use of plant models in deep ... 35
Modeling maize above-ground biom... 32
Comparative performance of the B... 22
Detection and analysis of wheat ... 21
Genome skimming herbarium specim... 19
Improving agroinfiltration-based... 19
Deep phenotyping: deep learning ... 17
Wheat ear counting in-field cond... 15
AI-powered banana diseases and p... 15

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