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Geophysics

Geophysics是一份國(guó)際專(zhuān)業(yè)期刊，致力于匯集全球范圍內(nèi)最優(yōu)秀的地球科學(xué)-GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS研究者，為他們提供一個(gè)展示最新研究成果、交流學(xué)術(shù)思想的平臺(tái)。該期刊中文名稱(chēng)：地球物理學(xué)，國(guó)際簡(jiǎn)稱(chēng)：GEOPHYSICS，在中科院分區(qū)表2023年12月升級(jí)版中大類(lèi)學(xué)科位于2區(qū)。本刊是一本OA未開(kāi)放訪問(wèn)期刊，該刊預(yù)計(jì)審稿周期： 約3.0個(gè)月 。

基礎(chǔ)信息
  • 大類(lèi)學(xué)科：地球科學(xué)
  • 小類(lèi)學(xué)科：GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS
  • 是否預(yù)警：否
  • 影響因子：3
  • ISSN：0016-8033
  • E-ISSN：1942-2156
  • CiteScore：6.9
  • H-index：150
  • 出版語(yǔ)言：English
  • 出版商：Society of Exploration Geophysicists
  • 出版地區(qū)：UNITED STATES
  • 出版周期：Bimonthly
  • 是否預(yù)警：否
  • 創(chuàng)刊時(shí)間：1936
  • 文章自引率：0.1818...
  • 是否OA：未開(kāi)放
  • 出版地區(qū)：UNITED STATES
  • 影響因子：3
  • 年發(fā)文量：366
  • 出版周期：Bimonthly
  • CiteScore：6.9
  • H-index：150
  • 研究類(lèi)文章占比：99.73%
  • Gold OA文章占比：2.86%
  • 開(kāi)源占比：0.0397
  • OA被引用占比：0.0667...
  • 出版國(guó)人文章占比：0.26
  • 出版修正文章占比：0.0094...

期刊簡(jiǎn)介

Geophysics雜志是一本未開(kāi)放獲取期刊，由Society of Exploration Geophysicists出版，Bimonthly發(fā)行一次。該雜志是地球科學(xué)領(lǐng)域方面發(fā)表綜合文章的國(guó)際論壇。此外，該期刊還有助于促進(jìn)這些研究領(lǐng)域的科學(xué)家之間的交流，從而開(kāi)發(fā)新的研究機(jī)會(huì)，通過(guò)新發(fā)現(xiàn)推動(dòng)該領(lǐng)域的發(fā)展，并接觸到各個(gè)層次的科學(xué)家。該刊入選的論文應(yīng)具有廣泛意義的數(shù)據(jù)、綜合研究或概念。

Geophysics已被國(guó)際權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)SCIE收錄。該刊歡迎來(lái)自所有地球科學(xué)及其相關(guān)領(lǐng)域的投稿，編輯們致力于迅速評(píng)估和發(fā)表提交的論文，同時(shí)堅(jiān)持高標(biāo)準(zhǔn)，該期刊發(fā)表多種類(lèi)型的內(nèi)容，包括原創(chuàng)研究論文、綜述、信件、通訊和評(píng)論，這些內(nèi)容詳細(xì)闡述了該領(lǐng)域的重大進(jìn)展并涵蓋熱門(mén)話題。近年在Geophysics期刊上發(fā)表文章的機(jī)構(gòu)主要的有：CHINA UNIVERSITY OF PETROLEUM、CHINESE ACADEMY OF SCIENCES、UNIVERSITY OF TEXAS SYSTEM、CHINA NATIONAL PETROLEUM CORPORATION、KING ABDULLAH UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOGY；在該期刊上發(fā)表文章的主要國(guó)家和地區(qū)有：CHINA MAINLAND、USA、Canada、Saudi Arabia、Norway。

中科院SCI分區(qū)表

中科院分區(qū) 2023年12月升級(jí)版
大類(lèi)學(xué)科 小類(lèi)學(xué)科 Top期刊 綜述期刊
地球科學(xué) 2區(qū)
GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS 地球化學(xué)與地球物理
2區(qū)
是 否
中科院分區(qū) 2022年12月升級(jí)版
大類(lèi)學(xué)科 小類(lèi)學(xué)科 Top期刊 綜述期刊
地球科學(xué) 2區(qū)
GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS 地球化學(xué)與地球物理
2區(qū)
否 否
中科院分區(qū) 2021年12月舊的升級(jí)版
大類(lèi)學(xué)科 小類(lèi)學(xué)科 Top期刊 綜述期刊
地球科學(xué) 2區(qū)
GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS 地球化學(xué)與地球物理
2區(qū)
否 否
中科院分區(qū) 2021年12月基礎(chǔ)版
大類(lèi)學(xué)科 小類(lèi)學(xué)科 Top期刊 綜述期刊
地學(xué) 3區(qū)
GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS 地球化學(xué)與地球物理
3區(qū)
否 否
中科院分區(qū) 2021年12月升級(jí)版
大類(lèi)學(xué)科 小類(lèi)學(xué)科 Top期刊 綜述期刊
地球科學(xué) 2區(qū)
GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS 地球化學(xué)與地球物理
2區(qū)
否 否
中科院分區(qū) 2020年12月舊的升級(jí)版
大類(lèi)學(xué)科 小類(lèi)學(xué)科 Top期刊 綜述期刊
地球科學(xué) 2區(qū)
GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS 地球化學(xué)與地球物理
2區(qū)
否 否

中科院分區(qū)表被廣泛應(yīng)用于國(guó)際科研評(píng)價(jià)體系中。許多國(guó)際學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)、研究基金以及大學(xué)都采用這種分區(qū)方式來(lái)評(píng)估研究者的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)和水平，這使得中科院SCI期刊分區(qū)在國(guó)際上得到了廣泛的認(rèn)可和應(yīng)用。中科院SCI期刊分區(qū)的計(jì)算方式主要基于期刊的三年平均影響因子， 這一計(jì)算方式更準(zhǔn)確地反映期刊在一段時(shí)間內(nèi)的學(xué)術(shù)影響力和水平。

JCR分區(qū)（2023-2024年最新版）

按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科：GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS SCIE Q1 25 / 101

75.7%
按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科：GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS SCIE Q2 31 / 101

69.8%

Cite Score（2024年最新版）

  • CiteScore：6.9
  • SJR：1.438
  • SNIP：1.557
學(xué)科類(lèi)別 分區(qū) 排名 百分位
大類(lèi)：Earth and Planetary Sciences 小類(lèi)：Geophysics Q1 22 / 165

86%
大類(lèi)：Earth and Planetary Sciences 小類(lèi)：Geochemistry and Petrology Q1 33 / 154

78%

CiteScore分區(qū)標(biāo)準(zhǔn)主要是基于學(xué)科領(lǐng)域期刊的引用次數(shù)排名進(jìn)行劃分的。具體來(lái)說(shuō)，這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)將期刊分為四個(gè)區(qū)域：Q1、Q2、Q3和Q4。Q1區(qū)包含的是引用次數(shù)排名最前的前25%的期刊，這些期刊在學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)具有最高的影響力。接下來(lái)的Q2區(qū)包含引用次數(shù)排名次高的25%的期刊，以此類(lèi)推，Q3和Q4區(qū)分別包含引用次數(shù)排名中等的和后25%的期刊。

期刊指數(shù)

影響因子和CiteScore統(tǒng)計(jì)圖

影響因子和CiteScore都是重要的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)，能夠幫助研究者和學(xué)者了解期刊的學(xué)術(shù)影響力。影響因子（Impact Factor）和CiteScore在計(jì)算方式和覆蓋范圍上有所不同。影響因子主要關(guān)注期刊過(guò)去兩年內(nèi)發(fā)表的論文被引用的次數(shù)，而CiteScore則考慮了過(guò)去三年的數(shù)據(jù)。此外，影響因子是基于Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)計(jì)算的，而CiteScore則是基于Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)。這使得兩種指標(biāo)在評(píng)估學(xué)術(shù)期刊時(shí)具有不同的側(cè)重點(diǎn)和覆蓋范圍。

中科院分區(qū)表統(tǒng)計(jì)圖
被他刊引用次數(shù)統(tǒng)計(jì)
引用他刊次數(shù)統(tǒng)計(jì)

期刊被他刊引用次數(shù)反映了期刊上發(fā)表的論文被其他研究者和學(xué)者引用的頻率。被引指數(shù)越高，說(shuō)明該期刊的論文在學(xué)術(shù)界受到的關(guān)注越廣泛，影響力也越大。

期刊引用他刊次數(shù)指標(biāo)通常指的是該期刊所發(fā)表的論文中引用其他期刊文獻(xiàn)的次數(shù)。這個(gè)指標(biāo)可以反映期刊在學(xué)術(shù)交流和知識(shí)傳播中的活躍程度，以及期刊對(duì)外部研究成果的引用和整合能力。

該期刊中國(guó)學(xué)者近期發(fā)表論文選摘

  • Ensemble empirical mode decomposition and stacking model for filtering borehole distributed acoustic sensing records Journal: GEOPHYSICS. 2023; Vol. 88, Issue 1, pp. WA319-WA334. DOI: 10.1190/GEO2022-0273.1
  • Analysis of the viscoelasticity in coal based on the fractal theory Journal: GEOPHYSICS. 2023; Vol. 88, Issue 1, pp. WA177-WA187. DOI: 10.1190/GEO2021-0800.1
  • Curvature-regularized manifold for seismic data interpolation Journal: GEOPHYSICS. 2023; Vol. 88, Issue 1, pp. WA37-WA53. DOI: 10.1190/GEO2022-0002.1
  • Depth-domain angle and depth variant seismic wavelets extraction for prestack seismic inversion Journal: GEOPHYSICS. 2023; Vol. 88, Issue 1, pp. R1-R10. DOI: 10.1190/GEO2021-0647.1
  • Discontinuous curvilinear collocated grid combined with nonuniform time step Runge-Kutta scheme for poroelastic finite-difference modeling Journal: GEOPHYSICS. 2023; Vol. 88, Issue 1, pp. T1-T12. DOI: 10.1190/GEO2022-0180.1
  • Enhancing one-way wave equation-based migration with deep learning Journal: GEOPHYSICS. 2023; Vol. 88, Issue 1, pp. WA105-WA114. DOI: 10.1190/GEO2022-0159.1
  • Joint elastic reverse time migration of towed streamer and sparse ocean-bottom seismic node hybrid data Journal: GEOPHYSICS. 2023; Vol. 88, Issue 1, pp. S47-S57. DOI: 10.1190/GEO2021-0333.1
  • Two-stage broad learning inversion framework for shear-wave velocity estimation Journal: GEOPHYSICS. 2023; Vol. 88, Issue 1, pp. WA219-WA237. DOI: 10.1190/GEO2022-0060.1
  • Denoising of distributed acoustic sensing data using supervised deep learning Journal: GEOPHYSICS. 2023; Vol. 88, Issue 1, pp. WA91-WA104. DOI: 10.1190/GEO2022-0138.1
  • Deep-learning missing well-log prediction via long short-term memory network with attention-period mechanism Journal: GEOPHYSICS. 2023; Vol. 88, Issue 1, pp. D31-D48. DOI: 10.1190/GEO2020-0749.1
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