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Geoscientific Model Development

Geoscientific Model Development是一份國(guó)際專業(yè)期刊，致力于匯集全球范圍內(nèi)最優(yōu)秀的地球科學(xué)-GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY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：地球科學(xué)模型開發(fā)，國(guó)際簡(jiǎn)稱：GEOSCI MODEL DEV，在中科院分區(qū)表2023年12月升級(jí)版中大類學(xué)科位于3區(qū)。本刊是一本OA開放訪問期刊，該刊預(yù)計(jì)審稿周期： 較慢,6-12周 。

基礎(chǔ)信息
  • 大類學(xué)科：地球科學(xué)
  • 小類學(xué)科：GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY
  • 是否預(yù)警：否
  • 影響因子：4
  • ISSN：1991-959X
  • E-ISSN：1991-9603
  • CiteScore：8.6
  • H-index：59
  • 出版語言：English
  • 出版商：Copernicus Gesellschaft mbH
  • 出版地區(qū)：GERMANY
  • 出版周期：12 issues/year
  • 是否預(yù)警：否
  • 創(chuàng)刊時(shí)間：2008
  • 文章自引率：0.0980...
  • 是否OA：開放
  • 出版地區(qū)：GERMANY
  • 影響因子：4
  • 年發(fā)文量：338
  • 出版周期：12 issues/year
  • CiteScore：8.6
  • H-index：59
  • 研究類文章占比：98.52%
  • Gold OA文章占比：99.82%
  • 開源占比：0.9923
  • OA被引用占比：1
  • 出版國(guó)人文章占比：0.05

期刊簡(jiǎn)介

Geoscientific Model Development雜志是一本開放獲取期刊，由Copernicus Gesellschaft mbH出版，12 issues/year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，從而開發(fā)新的研究機(jī)會(huì)，通過新發(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。

Geoscientific Model Development已被國(guó)際權(quán)威數(shù)據(jù)庫SCIE收錄。該刊歡迎來自所有地球科學(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)展并涵蓋熱門話題。近年在Geoscientific Model Development期刊上發(fā)表文章的機(jī)構(gòu)主要的有：CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS)、HELMHOLTZ ASSOCIATION、UNITED STATES DEPARTMENT OF ENERGY (DOE)、MAX PLANCK SOCIETY、UNIVERSITE DE VERSAILLES SAINT-QUENTIN-EN-YVELINES；在該期刊上發(fā)表文章的主要國(guó)家和地區(qū)有：USA、GERMANY (FED REP GER)、England、France、CHINA MAINLAND。

中科院SCI分區(qū)表

中科院分區(qū) 2023年12月升級(jí)版
大類學(xué)科 小類學(xué)科 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)
否 否
中科院分區(qū) 2022年12月升級(jí)版
大類學(xué)科 小類學(xué)科 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)
否 否
中科院分區(qū) 2021年12月舊的升級(jí)版
大類學(xué)科 小類學(xué)科 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)
否 否
中科院分區(qū) 2021年12月基礎(chǔ)版
大類學(xué)科 小類學(xué)科 Top期刊 綜述期刊
地學(xué) 1區(qū)
GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學(xué)綜合
1區(qū)
是 否
中科院分區(qū) 2021年12月升級(jí)版
大類學(xué)科 小類學(xué)科 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)
否 否
中科院分區(qū) 2020年12月舊的升級(jí)版
大類學(xué)科 小類學(xué)科 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)
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：GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q1 41 / 253

84%
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 33 / 253

87.15%

Cite Score（2024年最新版）

  • CiteScore：8.6
  • SJR：2.055
  • SNIP：1.319
學(xué)科類別 分區(qū) 排名 百分位
大類：Mathematics 小類：Modeling and Simulation Q1 22 / 324

93%
大類：Mathematics 小類：General Earth and Planetary Sciences Q1 15 / 195

92%

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。具體來說，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。接下來的Q2區(qū)包含引用次數(shù)排名次高的25%的期刊，以此類推，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)庫計(jì)算的，而CiteScore則是基于Scopus數(shù)據(jù)庫。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

  • Forecasting tropical cyclone tracks in the northwestern Pacific based on a deep-learning model Journal: GEOSCIENTIFIC MODEL DEVELOPMENT. 2023; Vol. 16, Issue 8, pp. 2167-2179. DOI: 10.5194/gmd-16-2167-2023
  • Climate impacts of parameterizing subgrid variation and partitioning of landsurface heat fluxes to the atmosphere with the NCAR CESM1.2 Journal: GEOSCIENTIFIC MODEL DEVELOPMENT. 2023; Vol. 16, Issue 1, pp. 135-156. DOI: 10.5194/gmd-16-135-2023
  • A nonhydrostatic oceanic regional model, ORCTM v1, for internal solitary wavesimulation Journal: GEOSCIENTIFIC MODEL DEVELOPMENT. 2023; Vol. 16, Issue 1, pp. 109-133. DOI: 10.5194/gmd-16-109-2023
  • WRF-ML v1.0: a bridge between WRF v4.3 and machine learning parameterizations and its application to atmospheric radiative transfer Journal: GEOSCIENTIFIC MODEL DEVELOPMENT. 2023; Vol. 16, Issue 1, pp. 199-209. DOI: 10.5194/gmd-16-199-2023
  • Ocean Modeling with Adaptive REsolution (OMARE; version 1.0) - refactoring the NEMO model (version 4.0.1) with the parallel computing framework of JASMIN - Part 1: Adaptive grid refinement in an idealized double-gyre case Journal: GEOSCIENTIFIC MODEL DEVELOPMENT. 2023; Vol. 16, Issue 2, pp. 679-704. DOI: 10.5194/gmd-16-679-2023
  • Monthly-scale extended predictions using the atmospheric model coupled with a slab ocean Journal: GEOSCIENTIFIC MODEL DEVELOPMENT. 2023; Vol. 16, Issue 2, pp. 705-717. DOI: 10.5194/gmd-16-705-2023
  • SHAFTS (v2022.3): a deep-learning-based Python package for simultaneous extraction of building height and footprint from sentinel imagery Journal: GEOSCIENTIFIC MODEL DEVELOPMENT. 2023; Vol. 16, Issue 2, pp. 751-778. DOI: 10.5194/gmd-16-751-2023
  • AttentionFire_v1.0: interpretable machine learning fire model for burned-area predictions over tropics Journal: GEOSCIENTIFIC MODEL DEVELOPMENT. 2023; Vol. 16, Issue 3, pp. 869-884. DOI: 10.5194/gmd-16-869-2023
  • Multifidelity Monte Carlo estimation for efficient uncertainty quantification in climate-related modeling Journal: GEOSCIENTIFIC MODEL DEVELOPMENT. 2023; Vol. 16, Issue 4, pp. 1213-1229. DOI: 10.5194/gmd-16-1213-2023
  • A new precipitation emulator (PREMU v1.0) for lower-complexity models Journal: GEOSCIENTIFIC MODEL DEVELOPMENT. 2023; Vol. 16, Issue 4, pp. 1277-1296. DOI: 10.5194/gmd-16-1277-2023
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