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Landslides
人气:24

Landslides SCIE

  • ISSN:1612-510X
  • 出版商:Springer Berlin Heidelberg
  • 出版语言:English
  • E-ISSN:1612-5118
  • 出版地区:GERMANY
  • 是否预警:
  • 创刊时间:2004
  • 出版周期:Quarterly
  • TOP期刊:
  • 影响因子:5.8
  • 是否OA:未开放
  • CiteScore:13.6
  • H-index:64
  • 研究类文章占比:97.56%
  • Gold OA文章占比:24.23%
  • 文章自引率:0.1492...
  • 开源占比:0.1932
  • OA被引用占比:0.1543...
  • 出版国人文章占比:0.29
  • 出版修正文章占比:0.0348...
  • 国际标准简称:LANDSLIDES
  • 涉及的研究方向:地学-地球科学综合
  • 中文名称:山体滑坡
  • 预计审稿周期: 12周,或约稿
国内分区信息:

大类学科:工程技术  中科院分区  2区

国际分区信息:

JCR学科:ENGINEERING, GEOLOGICAL、GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY  JCR分区  Q1

  • 影响因子:5.8
  • Gold OA文章占比:24.23%
  • OA被引用占比:0.1543...
  • CiteScore:13.6
  • 研究类文章占比:97.56%
  • 开源占比:0.1932
  • 文章自引率:0.1492...
  • 出版国人文章占比:0.29

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Landslides 期刊简介

Landslides是工程技术领域的一本权威期刊。由Springer Berlin Heidelberg出版社出版。该期刊主要发表工程技术领域的原创性研究成果。创刊于2004年,是工程技术领域中具有代表性的学术刊物。该期刊主要刊载地学-地球科学综合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SCI2区期刊,它始终坚持创新,不断专注于发布高度有价值的研究成果,不断推动工程技术领域的进步。

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 12周,或约稿 。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。

Landslides 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
工程技术 2区 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科学:综合 ENGINEERING, GEOLOGICAL 工程:地质 2区 3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
地球科学 2区 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科学:综合 ENGINEERING, GEOLOGICAL 工程:地质 2区 3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
地球科学 2区 ENGINEERING, GEOLOGICAL 工程:地质 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科学综合 2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
地学 1区 ENGINEERING, GEOLOGICAL 工程:地质 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科学综合 1区 1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
地球科学 2区 ENGINEERING, GEOLOGICAL 工程:地质 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科学综合 2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
地球科学 2区 ENGINEERING, GEOLOGICAL 工程:地质 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科学综合 2区 2区

Landslides 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:ENGINEERING, GEOLOGICAL SCIE Q1 5 / 63

92.9%

学科:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q1 20 / 253

92.3%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:ENGINEERING, GEOLOGICAL SCIE Q1 4 / 63

94.44%

学科:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q1 15 / 253

94.27%

CiteScore指数(2024年最新版)

  • CiteScore:13.6
  • SJR:2.02
  • SNIP:2.13
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Earth and Planetary Sciences 小类:Geotechnical Engineering and Engineering Geology Q1 4 / 229

98%

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 85 90 111 155 174 170 288 181 204 164
国家/地区发文量统计
国家/地区 数量
CHINA MAINLAND 303
Italy 124
Japan 73
USA 69
Canada 48
Switzerland 35
Spain 30
England 28
France 27
Australia 23
机构发文量统计
机构 数量
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 87
CHENGDU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 55
CHINA UNIVERSITY OF GEOSCIENCES 46
UNIVERSITY OF FLORENCE 33
CONSIGLIO NAZIONALE DELLE RICERCHE (CNR) 32
HONG KONG UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOGY 22
UNIVERSITY OF SALERNO 21
KYOTO UNIVERSITY 19
CHANG'AN UNIVERSITY 17
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS) 16

高引用文章

文章名称 引用次数
A review of the recent literature on rainfall thresholds for landslide occurrence 69
The Maoxian landslide as seen from space: detecting precursors of failure with Sentinel-1 data 41
Prediction of landslide displacement with step-like behavior based on multialgorithm optimization and a support vector regression model 30
Liquefied gravity flow-induced tsunami: first evidence and comparison from the 2018 Indonesia Sulawesi earthquake and tsunami disasters 30
Insights from the failure and dynamic characteristics of two sequential landslides at Baige village along the Jinsha River, China 27
Successive landsliding and damming of the Jinsha River in eastern Tibet, China: prime investigation, early warning, and emergency response 25
Multitemporal UAV surveys for landslide mapping and characterization 25
Some considerations on the use of numerical methods to simulate past landslides and possible new failures: the case of the recent Xinmo landslide (Sichuan, China) 24
The new landslide inventory of Tuscany (Italy) updated with PS-InSAR: geomorphological features and landslide distribution 24
Time series analysis and long short-term memory neural network to predict landslide displacement 24

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