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Journal Of Personality Assessment
人气:11

Journal Of Personality Assessment SCIESSCI

  • ISSN:0022-3891
  • 出版商:Taylor & Francis
  • 出版语言:English
  • E-ISSN:1532-7752
  • 出版地区:UNITED STATES
  • 是否预警:
  • 创刊时间:1970
  • 出版周期:6 issues/year
  • TOP期刊:
  • 影响因子:2.8
  • 是否OA:未开放
  • CiteScore:7.2
  • 研究类文章占比:100.00%
  • Gold OA文章占比:14.50%
  • 文章自引率:0.0882...
  • 开源占比:0.1
  • OA被引用占比:0.0707...
  • 出版国人文章占比:0.02
  • 国际标准简称:J PERS ASSESS
  • 涉及的研究方向:Multiple
  • 中文名称:人格评估杂志
  • 预计审稿周期:
国内分区信息:

大类学科:心理学  中科院分区  3区

国际分区信息:

JCR学科:PSYCHOLOGY, CLINICAL、PSYCHOLOGY, SOCIAL  JCR分区  Q2

  • 影响因子:2.8
  • Gold OA文章占比:14.50%
  • OA被引用占比:0.0707...
  • CiteScore:7.2
  • 研究类文章占比:100.00%
  • 开源占比:0.1
  • 文章自引率:0.0882...
  • 出版国人文章占比:0.02

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Journal Of Personality Assessment 期刊简介

Journal Of Personality Assessment是心理学领域的一本优秀期刊。由Taylor & Francis出版社出版。该期刊主要发表心理学领域的原创性研究成果。创刊于1970年,该期刊主要刊载Multiple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,SSCI数据库收录,并被划分为中科院SCI3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,不断推动心理学领域的进步。

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 。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。

Journal Of Personality Assessment 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
心理学 3区 PSYCHOLOGY, CLINICAL 心理学:临床 PSYCHOLOGY, SOCIAL 心理学:社会 3区 4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
心理学 3区 PSYCHOLOGY, CLINICAL 心理学:临床 PSYCHOLOGY, SOCIAL 心理学:社会 3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
心理学 2区 PSYCHOLOGY, CLINICAL 心理学:临床 PSYCHOLOGY, SOCIAL 心理学:社会 3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
心理学 2区 PSYCHOLOGY, CLINICAL 心理学:临床 PSYCHOLOGY, SOCIAL 心理学:社会 3区 3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
心理学 3区 PSYCHOLOGY, CLINICAL 心理学:临床 PSYCHOLOGY, SOCIAL 心理学:社会 4区 4区

Journal Of Personality Assessment 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:PSYCHOLOGY, CLINICAL SSCI Q2 48 / 180

73.6%

学科:PSYCHOLOGY, SOCIAL SSCI Q2 25 / 76

67.8%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:PSYCHOLOGY, CLINICAL SSCI Q2 53 / 180

70.83%

学科:PSYCHOLOGY, SOCIAL SSCI Q2 33 / 76

57.24%

CiteScore指数(2024年最新版)

  • CiteScore:7.2
  • SJR:1.465
  • SNIP:1.886
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Psychology 小类:Clinical Psychology Q1 41 / 311

86%

大类:Psychology 小类:Psychiatry and Mental Health Q1 106 / 567

81%

大类:Psychology 小类:Health, Toxicology and Mutagenesis Q1 36 / 148

76%

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 0 0 0 0 0 0 131 79 67 51
国家/地区发文量统计
国家/地区 数量
USA 179
Italy 26
GERMANY (FED REP GER) 25
England 18
Netherlands 18
Canada 14
CHINA MAINLAND 10
Spain 10
Australia 9
New Zealand 9
机构发文量统计
机构 数量
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 14
UNIVERSITY SYSTEM OF GEORGIA 13
KENT STATE UNIVERSITY 11
UNIVERSITY OF TOLEDO 11
ALLIANT INTERNATIONAL UNIVERSITY 9
PENNSYLVANIA COMMONWEALTH SYSTEM OF HIGHER EDUCATION (PCSHE) 9
UNIVERSITY OF OTAGO 9
UNIVERSITY OF DETROIT MERCY 8
UNIVERSITY OF NORTH CAROLINA 8
HARVARD UNIVERSITY 7

高引用文章

文章名称 引用次数
Criterion A of the AMPD in HiTOP 30
The Thorny Relation Between Measurement Quality and Fit Index Cutoffs in Latent Variable Models 29
Validity of the DSM-5 Levels of Personality Functioning Scale-Self Report 14
How Well Do Big Five Measures Capture HEXACO Scale Variance? 14
Level of Personality Functioning Scale-Brief Form 2.0: Utility in Capturing Personality Problems in Psychiatric Outpatients and Incarcerated Addicts 13
Reopening Openness to Experience: A Network Analysis of Four Openness to Experience Inventories 13
Using Item Response Theory to Develop a 60-Item Representation of the NEO PI-R Using the International Personality Item Pool: Development of the IPIP-NEO-60 12
Interrater Reliability of the Structured Clinical Interview for the DSM-5 Alternative Model of Personality Disorders Module i: Level of Personality Functioning Scale 11
It's not that Difficult: An Interrater Reliability Study of the DSM-5 Section III Alternative Model for Personality Disorders 10
Assessing the Evaluative Content of Personality Questionnaires Using Bifactor Models 9

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