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Biometrical Journal是生物學領(lǐng)域的一本優(yōu)秀期刊。由Wiley-VCH Verlag出版社出版。該期刊主要發(fā)表生物學領(lǐng)域的原創(chuàng)性研究成果。創(chuàng)刊于1977年,該期刊主要刊載生物-數(shù)學與計算生物學及其基礎(chǔ)研究的前瞻性、原始性、首創(chuàng)性研究成果、科技成就和進展。該期刊不僅收錄了該領(lǐng)域的科技成就和進展,更以其深厚的學術(shù)積淀和卓越的審稿標準,確保每篇文章都具備高度的學術(shù)價值。此外,該刊同時被SCIE數(shù)據(jù)庫收錄,并被劃分為中科院SCI3區(qū)期刊,它始終堅持創(chuàng)新,不斷專注于發(fā)布高度有價值的研究成果,不斷推動生物學領(lǐng)域的進步。
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大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
生物學 | 3區(qū) | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學與計算生物學 STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計學與概率論 | 3區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
生物學 | 3區(qū) | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學與計算生物學 STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計學與概率論 | 3區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
生物學 | 4區(qū) | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學與計算生物學 STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計學與概率論 | 3區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
生物 | 4區(qū) | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學與計算生物學 STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計學與概率論 | 4區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
生物學 | 4區(qū) | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學與計算生物學 STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計學與概率論 | 3區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
計算機科學 | 3區(qū) | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學與計算生物學 STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計學與概率論 | 3區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
按JIF指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
學科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | SCIE | Q4 | 54 / 65 |
17.7% |
學科:STATISTICS & PROBABILITY | SCIE | Q2 | 65 / 168 |
61.6% |
按JCI指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
學科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | SCIE | Q3 | 43 / 65 |
34.62% |
學科:STATISTICS & PROBABILITY | SCIE | Q2 | 76 / 168 |
55.06% |
學科類別 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
大類:Mathematics 小類:Statistics and Probability | Q2 | 73 / 278 |
73% |
大類:Mathematics 小類:Statistics, Probability and Uncertainty | Q2 | 51 / 168 |
69% |
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年發(fā)文量 | 68 | 65 | 84 | 77 | 72 | 97 | 157 | 97 | 81 | 96 |
國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
USA | 97 |
GERMANY (FED REP GER) | 79 |
England | 52 |
Italy | 35 |
Netherlands | 24 |
Switzerland | 23 |
CHINA MAINLAND | 22 |
France | 20 |
Spain | 19 |
Australia | 17 |
機構(gòu) | 數(shù)量 |
UNIVERSITY OF FREIBURG | 16 |
LEIDEN UNIVERSITY | 14 |
UNIVERSITY OF LONDON | 14 |
INSTITUT NATIONAL DE LA SANTE ET DE LA RECHERCHE MEDICALE (INSERM) | 13 |
HELMHOLTZ ASSOCIATION | 12 |
NOVARTIS | 12 |
UNIVERSITE DE PARIS | 11 |
UNIVERSITY OF MUNICH | 11 |
UNIVERSITY OF TEXAS SYSTEM | 11 |
UNIVERSITY OF MELBOURNE | 9 |
文章名稱 | 引用次數(shù) |
Variable selection - A review and recommendations for the practicing statistician | 127 |
When should meta-analysis avoid making hidden normality assumptions? | 20 |
Neighbor balance and evenness of distribution of treatment replications in row-column designs | 7 |
Construction of confidence intervals for the maximum of the Youden index and the corresponding cutoff point of a continuous biomarker | 6 |
Covariate selection strategies for causal inference: Classification and comparison | 5 |
A coefficient of determination (R-2) for generalized linear mixed models | 5 |
Multiple testing with discrete data: Proportion of true null hypotheses and two adaptive FDR procedures | 5 |
Relative efficiency of unequal versus equal cluster sizes in cluster randomized trials using generalized estimating equation models | 5 |
Effect size measures and their benchmark values for quantifying benefit or risk of medicinal products | 4 |
Mixtures of Berkson and classical covariate measurement error in the linear mixed model: Bias analysis and application to a study on ultrafine particles | 4 |
SCIE
影響因子 1.1
CiteScore 2.4
SCIE
影響因子 2.6
CiteScore 6.6
SCIE
影響因子 2.9
CiteScore 5.2
SCIE
CiteScore 9.1
SCIE
CiteScore 3.7
SCIE
影響因子 9.4
CiteScore 15.7
SCIE
影響因子 2.6
CiteScore 4.5
SCIE
影響因子 1.7
CiteScore 3.3
SCIE
影響因子 3.1
CiteScore 5.2
SCIE
影響因子 1.8
CiteScore 3.7
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