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Computers And Electronics In Agriculture
人气:17

Computers And Electronics In Agriculture SCIE

  • ISSN:0168-1699
  • 出版商:Elsevier
  • 出版语言:English
  • E-ISSN:1872-7107
  • 出版地区:ENGLAND
  • 是否预警:
  • 创刊时间:1985
  • 出版周期:Monthly
  • TOP期刊:
  • 影响因子:7.7
  • 是否OA:未开放
  • CiteScore:15.3
  • H-index:96
  • 研究类文章占比:96.36%
  • Gold OA文章占比:16.52%
  • 文章自引率:0.1445...
  • 开源占比:0.092
  • OA被引用占比:0.0732...
  • 出版国人文章占比:0.23
  • 出版撤稿文章占比:0.0015...
  • 出版修正文章占比:0.0031...
  • 国际标准简称:COMPUT ELECTRON AGR
  • 涉及的研究方向:工程技术-计算机:跨学科应用
  • 中文名称:农业中的计算机和电子产品
  • 预计审稿周期: 约12.0个月 约15.6周
国内分区信息:

大类学科:农林科学  中科院分区  1区

国际分区信息:

JCR学科:AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY、COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS  JCR分区  Q1

  • 影响因子:7.7
  • Gold OA文章占比:16.52%
  • OA被引用占比:0.0732...
  • CiteScore:15.3
  • 研究类文章占比:96.36%
  • 开源占比:0.092
  • 文章自引率:0.1445...
  • 出版国人文章占比:0.23
  • 出版撤稿文章占比:0.0015...

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Computers And Electronics In Agriculture 期刊简介

Computers And Electronics In Agriculture是农林科学领域的一本权威期刊。由Elsevier出版社出版。该期刊主要发表农林科学领域的原创性研究成果。创刊于1985年,是农林科学领域中具有代表性的学术刊物。该期刊主要刊载工程技术-计算机:跨学科应用及其基础研究的前瞻性、原始性、首创性研究成果、科技成就和进展。该期刊不仅收录了该领域的科技成就和进展,更以其深厚的学术积淀和卓越的审稿标准,确保每篇文章都具备高度的学术价值。此外,该刊同时被SCIE数据库收录,并被划分为中科院SCI1区期刊,相当于A级期刊(最高刊物级别),它始终坚持创新,不断专注于发布高度有价值的研究成果,不断推动农林科学领域的进步。

同时,我们注重来稿文章表述的清晰度,以及其与我们的读者群体和研究领域的相关性。为此,我们期待所有投稿的文章能够保持简洁明了、组织有序、表述清晰。该期刊平均审稿速度为平均 约12.0个月 约15.6周。若您对于稿件是否适合该期刊存在疑虑,建议您在提交前主动与期刊主编取得联系,或咨询本站的客服老师。我们的客服老师将根据您的研究内容和方向,为您推荐最为合适的期刊,助力您顺利投稿,实现学术成果的顺利发表。

Computers And Electronics In Agriculture 期刊国内分区信息

中科院分区 2023年12月升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
农林科学 1区 AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY 农业综合 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 1区 2区
中科院分区 2022年12月升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
农林科学 1区 AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY 农业:综合 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 1区 2区
中科院分区 2021年12月旧的升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
农林科学 2区 AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY 农业综合 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 1区 2区
中科院分区 2021年12月基础版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
农林科学 2区 AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY 农业综合 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 2区 3区
中科院分区 2021年12月升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
农林科学 2区 AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY 农业综合 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 1区 2区
中科院分区 2020年12月旧的升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
农林科学 2区 AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY 农业综合 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 2区 2区

Computers And Electronics In Agriculture 期刊国际分区信息(2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q1 2 / 89

98.3%

学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 12 / 169

93.2%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q1 1 / 89

99.44%

学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 11 / 169

93.79%

CiteScore指数(2024年最新版)

  • CiteScore:15.3
  • SJR:1.735
  • SNIP:2.344
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Agricultural and Biological Sciences 小类:Horticulture Q1 1 / 115

99%

大类:Agricultural and Biological Sciences 小类:Agronomy and Crop Science Q1 5 / 406

98%

大类:Agricultural and Biological Sciences 小类:Forestry Q1 4 / 174

97%

大类:Agricultural and Biological Sciences 小类:Computer Science Applications Q1 38 / 817

95%

期刊评价数据趋势图

中科院分区趋势图
期刊影响因子和自引率趋势图

发文统计

年发文量统计
年份 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023
年发文量 181 272 316 332 431 539 648 629 849 852
国家/地区发文量统计
国家/地区 数量
CHINA MAINLAND 505
USA 296
Spain 116
Brazil 115
Australia 104
Iran 71
GERMANY (FED REP GER) 69
India 60
France 51
Canada 50
机构发文量统计
机构 数量
CHINA AGRICULTURAL UNIVERSITY 93
SOUTH CHINA AGRICULTURAL UNIVERSITY 48
UNITED STATES DEPARTMENT OF AGRICULTURE (USDA) 42
NANJING AGRICULTURAL UNIVERSITY 41
NORTHWEST A&F UNIVERSITY - CHINA 40
ZHEJIANG UNIVERSITY 36
INRAE 35
JIANGSU UNIVERSITY 32
MINIST AGR 30
CHINESE ACADEMY OF AGRICULTURAL SCIENCES 29

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文章名称 引用次数
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Deep learning models for plant disease detection and diagnosis 128
Machine learning approaches for crop yield prediction and nitrogen status estimation in precision agriculture: A review 91
Apple detection during different growth stages in orchards using the improved YOLO-V3 model 63
A comparative study of fine-tuning deep learning models for plant disease identification 54
IoT and agriculture data analysis for smart farm 53
Computer vision and artificial intelligence in precision agriculture for grain crops: A systematic review 50
Evolution of Internet of Things (IoT) and its significant impact in the field of Precision Agriculture 42
Detection and classification of citrus diseases in agriculture based on optimized weighted segmentation and feature selection 41
Fruit detection for strawberry harvesting robot in non-structural environment based on Mask-RCNN 40

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