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Natural Resources Research
人氣:87

Natural Resources Research SCIE

  • ISSN:1520-7439
  • 出版商:Springer US
  • 出版語(yǔ)言:English
  • E-ISSN:1573-8981
  • 出版地區(qū):United States
  • 是否預(yù)警:
  • 創(chuàng)刊時(shí)間:1992
  • 出版周期:6 issues per year
  • TOP期刊:
  • 影響因子:4.8
  • 是否OA:未開(kāi)放
  • CiteScore:11.9
  • H-index:39
  • 研究類文章占比:100.00%
  • Gold OA文章占比:5.63%
  • 文章自引率:0.1111...
  • 開(kāi)源占比:0.0394
  • OA被引用占比:0.0270...
  • 出版國(guó)人文章占比:0.25
  • 出版修正文章占比:0.0111...
  • 國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)簡(jiǎn)稱:NAT RESOUR RES
  • 涉及的研究方向:General Environmental Science-Environmental Science
  • 中文名稱:自然資源研究
  • 預(yù)計(jì)審稿周期:
國(guó)內(nèi)分區(qū)信息:

大類學(xué)科:地球科學(xué)  中科院分區(qū)  2區(qū)

國(guó)際分區(qū)信息:

JCR學(xué)科:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY  JCR分區(qū)  Q1

  • 影響因子:4.8
  • Gold OA文章占比:5.63%
  • OA被引用占比:0.0270...
  • CiteScore:11.9
  • 研究類文章占比:100.00%
  • 開(kāi)源占比:0.0394
  • 文章自引率:0.1111...
  • 出版國(guó)人文章占比:0.25

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Natural Resources Research 期刊簡(jiǎn)介

Natural Resources Research是地球科學(xué)領(lǐng)域的一本權(quán)威期刊。由Springer US出版社出版。該期刊主要發(fā)表地球科學(xué)領(lǐng)域的原創(chuàng)性研究成果。創(chuàng)刊于1992年,是地球科學(xué)領(lǐng)域中具有代表性的學(xué)術(shù)刊物。該期刊主要刊載General Environmental Science-Environmental Science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(jìn)展。該期刊不僅收錄了該領(lǐng)域的科技成就和進(jìn)展,更以其深厚的學(xué)術(shù)積淀和卓越的審稿標(biāo)準(zhǔn),確保每篇文章都具備高度的學(xué)術(shù)價(jià)值。此外,該刊同時(shí)被SCIE數(shù)據(jù)庫(kù)收錄,并被劃分為中科院SCI2區(qū)期刊,它始終堅(jiān)持創(chuàng)新,不斷專注于發(fā)布高度有價(jià)值的研究成果,不斷推動(dòng)地球科學(xué)領(lǐng)域的進(jìn)步。

同時(shí),我們注重來(lái)稿文章表述的清晰度,以及其與我們的讀者群體和研究領(lǐng)域的相關(guān)性。為此,我們期待所有投稿的文章能夠保持簡(jiǎn)潔明了、組織有序、表述清晰。該期刊平均審稿速度為平均 。若您對(duì)于稿件是否適合該期刊存在疑慮,建議您在提交前主動(dòng)與期刊主編取得聯(lián)系,或咨詢本站的客服老師。我們的客服老師將根據(jù)您的研究?jī)?nèi)容和方向,為您推薦最為合適的期刊,助力您順利投稿,實(shí)現(xiàn)學(xué)術(shù)成果的順利發(fā)表。

Natural Resources Research 期刊國(guó)內(nèi)分區(qū)信息

中科院分區(qū) 2023年12月升級(jí)版
大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
地球科學(xué) 2區(qū) GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學(xué):綜合 2區(qū)
中科院分區(qū) 2022年12月升級(jí)版
大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
地球科學(xué) 2區(qū) GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學(xué):綜合 3區(qū)
中科院分區(qū) 2021年12月舊的升級(jí)版
大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
地球科學(xué) 3區(qū) GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學(xué)綜合 3區(qū)
中科院分區(qū) 2021年12月基礎(chǔ)版
大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
地學(xué) 2區(qū) GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學(xué)綜合 2區(qū)
中科院分區(qū) 2021年12月升級(jí)版
大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
地球科學(xué) 3區(qū) GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學(xué)綜合 3區(qū)
中科院分區(qū) 2020年12月舊的升級(jí)版
大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
地球科學(xué) 3區(qū) GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學(xué)綜合 3區(qū)

Natural Resources Research 期刊國(guó)際分區(qū)信息(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:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q1 28 / 253

89.1%

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:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q1 24 / 253

90.71%

CiteScore指數(shù)(2024年最新版)

  • CiteScore:11.9
  • SJR:1.013
  • SNIP:1.352
學(xué)科類別 分區(qū) 排名 百分位
大類:Environmental Science 小類:General Environmental Science Q1 21 / 233

91%

期刊評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖

中科院分區(qū)趨勢(shì)圖
期刊影響因子和自引率趨勢(shì)圖

發(fā)文統(tǒng)計(jì)

年發(fā)文量統(tǒng)計(jì)
年份 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023
年發(fā)文量 0 0 0 33 32 98 301 193 165 139
國(guó)家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)
國(guó)家/地區(qū) 數(shù)量
CHINA MAINLAND 165
Iran 73
Australia 46
Canada 32
India 29
USA 29
Vietnam 28
South Africa 25
Egypt 22
Malaysia 14
機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)
機(jī)構(gòu) 數(shù)量
CHINA UNIVERSITY OF GEOSCIENCES 35
CHINA UNIVERSITY OF MINING & TECHNOLOGY 33
CHONGQING UNIVERSITY 28
DUY TAN UNIVERSITY 23
UNIVERSITY OF TEHRAN 19
UNIVERSITY OF KWAZULU NATAL 15
CHINA UNIVERSITY OF PETROLEUM 13
HANOI UNIVERSITY OF MINING & GEOLOGY 13
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 12
HENAN POLYTECHNIC UNIVERSITY 12

高引用文章

文章名稱 引用次數(shù)
The Rare Earth Elements: Demand, Global Resources, and Challenges for Resourcing Future Generations 59
Novel Hybrid Integration Approach of Bagging-Based Fisher's Linear Discriminant Function for Groundwater Potential Analysis 46
Predicting Blast-Induced Air Overpressure: A Robust Artificial Intelligence System Based on Artificial Neural Networks and Random Forest 36
Permeability Characteristics of Broken Coal and Rock Under Cyclic Loading and Unloading 25
Big Data Analytics of Identifying Geochemical Anomalies Supported by Machine Learning Methods 20
Experimental Study of Adsorption Effects on Shale Permeability 16
Self-Learning Random Forests Model for Mapping Groundwater Yield in Data-Scarce Areas 15
Groundwater Potential Mapping in a Rural River Basin by Union (OR) and Intersection (AND) of Four Multi-criteria Decision-Making Models 12
Multi-region Modeling of Daily Global Solar Radiation with Artificial Intelligence Ensemble 11
Groundwater Quality Assessment in a Hyper-arid Region of Rajasthan, India 10

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