森林
森林雜志簡介
- 出版商：MDPI (Basel, Switzerland)
- 出版語言：English
- TOP期刊：是
- 出版地區(qū)：SWITZERLAND
- 是否預(yù)警：否
- 是否OA：開放
- 出版周期：12 issues/year
- 出版年份：2010
- 中文名稱：森林
- 是否OA：開放
森林（國際簡稱FORESTS，英文名稱Forests）是一本開放獲取（OA）國際期刊，自2010年創(chuàng)刊以來，始終站在農(nóng)林科學(xué)研究的前沿。該期刊致力于發(fā)表在農(nóng)林科學(xué)領(lǐng)域各個(gè)方面達(dá)到最高科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)和具有重要性的研究成果。全面反映該學(xué)科的發(fā)展趨勢，為農(nóng)林科學(xué)事業(yè)的進(jìn)步提供了有力的支撐。期刊嚴(yán)格遵循職業(yè)道德標(biāo)準(zhǔn)，對于任何形式的抄襲行為，無論是文字還是圖形，一旦查實(shí)，均可能導(dǎo)致稿件被拒絕。
近年來，來自CHINA MAINLAND、USA、Canada、GERMANY (FED REP GER)、Spain、Poland、Italy、Czech Republic、Australia、Japan等國家和地區(qū)的研究者在《Forests》上發(fā)表了大量的高質(zhì)量文章。該期刊內(nèi)容豐富，包括原創(chuàng)研究、綜述文章、專題觀點(diǎn)、論文預(yù)覽、專家意見等多種類型，旨在為全球該領(lǐng)域研究者提供廣泛的學(xué)術(shù)交流平臺(tái)和靈感來源。
在過去幾年中，該期刊保持了穩(wěn)定的發(fā)文量和綜述量，具體數(shù)據(jù)如下：
2014年：發(fā)表文章167篇、2015年：發(fā)表文章239篇、2016年：發(fā)表文章311篇、2017年：發(fā)表文章497篇、2018年：發(fā)表文章778篇、2019年：發(fā)表文章1148篇、2020年：發(fā)表文章1352篇、2021年：發(fā)表文章1761篇、2022年：發(fā)表文章2158篇、2023年：發(fā)表文章2433篇。這些數(shù)據(jù)反映了期刊在全球農(nóng)林科學(xué)領(lǐng)域的影響力和活躍度，同時(shí)也展示了其作為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界研究人員首選資源的地位。《Forests》將繼續(xù)致力于推動(dòng)農(nóng)林科學(xué)領(lǐng)域的知識(shí)傳播和科學(xué)進(jìn)步，為全球農(nóng)林科學(xué)問題的解決貢獻(xiàn)力量。
期刊指數(shù)
- 影響因子：2.4
- 文章自引率：0.1724...
- Gold OA文章占比：99.73%
- CiteScore：4.4
- 年發(fā)文量：2433
- 開源占比：0.9962
- SJR指數(shù)：0.589
- H-index：33
- SNIP指數(shù)：0.884
- OA被引用占比：1
- 出版國人文章占比：0.21
WOS期刊SCI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：FORESTRY | SCIE | Q1 | 21 / 89 |
77% |
| 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：FORESTRY | SCIE | Q1 | 13 / 89 |
85.96% |
中科院分區(qū)表
中科院SCI期刊分區(qū) 2023年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學(xué)科 | 小類學(xué)科 |
| 否 | 否 | 農(nóng)林科學(xué) 2區(qū) |
FORESTRY
林學(xué)
2區(qū)
|
CiteScore（2024年最新版）
CiteScore 排名
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||
| 4.4 | 0.589 | 0.884 |
|
學(xué)術(shù)指標(biāo)分析
影響因子和CiteScore
自引率
影響因子：指某一期刊的文章在特定年份或時(shí)期被引用的頻率，是衡量學(xué)術(shù)期刊影響力的一個(gè)重要指標(biāo)。影響因子越高，代表著期刊的影響力越大 。
CiteScore：該值越高，代表該期刊的論文受到更多其他學(xué)者的引用，因此該期刊的影響力也越高。
自引率：是衡量期刊質(zhì)量和影響力的重要指標(biāo)之一。通過計(jì)算期刊被自身引用的次數(shù)與總被引次數(shù)的比例，可以反映期刊對于自身研究內(nèi)容的重視程度以及內(nèi)部引用的情況。
年發(fā)文量：是衡量期刊活躍度和研究產(chǎn)出能力的重要指標(biāo)，年發(fā)文量較多的期刊可能擁有更廣泛的讀者群體和更高的學(xué)術(shù)聲譽(yù)，從而吸引更多的優(yōu)質(zhì)稿件。
期刊互引關(guān)系
| 序號 | 引用他刊情況 | 引用次數(shù) |
| 1 | FOREST ECOL MANAG | 3008 |
| 2 | CAN J FOREST RES | 1212 |
| 3 | FORESTS | 1208 |
| 4 | REMOTE SENS ENVIRON | 915 |
| 5 | GLOBAL CHANGE BIOL | 905 |
| 6 | NEW PHYTOL | 787 |
| 7 | PLOS ONE | 690 |
| 8 | ECOLOGY | 689 |
| 9 | SCIENCE | 670 |
| 10 | SOIL BIOL BIOCHEM | 666 |
| 序號 | 被他刊引用情況 | 引用次數(shù) |
| 1 | FORESTS | 1208 |
| 2 | REMOTE SENS-BASEL | 354 |
| 3 | FOREST ECOL MANAG | 275 |
| 4 | SUSTAINABILITY-BASEL | 153 |
| 5 | SCI TOTAL ENVIRON | 100 |
| 6 | FOREST POLICY ECON | 90 |
| 7 | CAN J FOREST RES | 68 |
| 8 | J ENVIRON MANAGE | 64 |
| 9 | REMOTE SENS ENVIRON | 63 |
| 10 | ANN FOREST SCI | 56 |
高引用文章
- Hybrid Machine Learning Approaches for Landslide Susceptibility Modeling引用次數(shù)：39
- New Ensemble Models for Shallow Landslide Susceptibility Modeling in a Semi-Arid Watershed引用次數(shù)：29
- Projecting the Range Shifts in Climatically Suitable Habitat for Chinese Sea Buckthorn under Climate Change Scenarios引用次數(shù)：29
- Testing a New Ensemble Model Based on SVM and Random Forest in Forest Fire Susceptibility Assessment and Its Mapping in Serbia's Tara National Park引用次數(shù)：25
- Quantifying Boreal Forest Structure and Composition Using UAV Structure from Motion引用次數(shù)：25
- Forest Tree Microbiomes and Associated Fungal Endophytes: Functional Roles and Impact on Forest Health引用次數(shù)：22
- Biaowiea Forest-A Relic of the High Naturalness of European Forests引用次數(shù)：17
- Effects of Bark Stripping on Timber Production and Structure of Norway Spruce Forests in Relation to Climatic Factors引用次數(shù)：17
- Stocks and Stoichiometry of Soil Organic Carbon, Total Nitrogen, and Total Phosphorus after Vegetation Restoration in the Loess Hilly Region, China引用次數(shù)：17
- Predicting the Potential Distribution of Paeonia veitchii (Paeoniaceae) in China by Incorporating Climate Change into a Maxent Model引用次數(shù)：17
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