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Geoscience Data JournalSCIE

國際簡稱：GEOSCI DATA J 參考譯名：地球科學數據雜志

中科院分區
3區
CiteScore分區
Q1
JCR分區
Q2

基本信息：: ISSN：2049-6060; E-ISSN：2049-6060; 是否OA：開放; 是否預警：否; TOP期刊：否

出版信息：: 出版地區：ENGLAND; 出版商：John Wiley and Sons Inc.; 出版語言：English; 出版周期：-; 出版年份：2013; 研究方向：GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARYMETEOROLOGY-METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES

評價信息：: 影響因子：3.3; H-index：6; CiteScore指數：5.9; SJR指數：0.44; SNIP指數：0.895

發文數據：: Gold OA文章占比：83.93%; 研究類文章占比：100.00%; 年發文量：48; 自引率：0.0937...; 開源占比：0.7955; 出版撤稿占比：0; 出版國人文章占比：0.02; OA被引用占比：1

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英文簡介期刊介紹 CiteScore數據中科院SCI分區 JCR分區發文數據常見問題

英文簡介Geoscience Data Journal期刊介紹

Geoscience Data Journal provides an Open Access platform where scientific data can be formally published, in a way that includes scientific peer-review. Thus the dataset creator attains full credit for their efforts, while also improving the scientific record, providing version control for the community and allowing major datasets to be fully described, cited and discovered.

An online-only journal, GDJ publishes short data papers cross-linked to – and citing – datasets that have been deposited in approved data centres and awarded DOIs. The journal will also accept articles on data services, and articles which support and inform data publishing best practices.

Data is at the heart of science and scientific endeavour. The curation of data and the science associated with it is as important as ever in our understanding of the changing earth system and thereby enabling us to make future predictions. Geoscience Data Journal is working with recognised Data Centres across the globe to develop the future strategy for data publication, the recognition of the value of data and the communication and exploitation of data to the wider science and stakeholder communities.

期刊簡介Geoscience Data Journal期刊介紹

《Geoscience Data Journal》自2013出版以來，是一本地球科學優秀雜志。致力于發表原創科學研究結果，并為地球科學各個領域的原創研究提供一個展示平臺，以促進地球科學領域的的進步。該刊鼓勵先進的、清晰的闡述，從廣泛的視角提供當前感興趣的研究主題的新見解，或審查多年來某個重要領域的所有重要發展。該期刊特色在于及時報道地球科學領域的最新進展和新發現新突破等。該刊近一年未被列入預警期刊名單，目前已被權威數據庫SCIE收錄，得到了廣泛的認可。

該期刊投稿重要關注點：

預計審稿時間： 4 Weeks
地球科學
GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY
SCIE
中科院3區
非預警

Cite Score數據（2024年最新版）Geoscience Data Journal Cite Score數據

CiteScore：5.9
SJR：0.44
SNIP：0.895

學科類別	分區	排名	百分位
大類：Earth and Planetary Sciences 小類：General Earth and Planetary Sciences	Q1	33 / 195	83%

CiteScore 是由Elsevier(愛思唯爾)推出的另一種評價期刊影響力的文獻計量指標。反映出一家期刊近期發表論文的年篇均引用次數。CiteScore以Scopus數據庫中收集的引文為基礎，針對的是前四年發表的論文的引文。CiteScore的意義在于，它可以為學術界提供一種新的、更全面、更客觀地評價期刊影響力的方法，而不僅僅是通過影響因子(IF)這一單一指標來評價。

歷年Cite Score趨勢圖

中科院SCI分區Geoscience Data Journal 中科院分區

中科院 2023年12月升級版 綜述期刊：否 Top期刊：否

大類學科	分區	小類學科	分區
地球科學	3區	GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學：綜合 METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES 氣象與大氣科學	4區 4區

中科院分區表 是以客觀數據為基礎，運用科學計量學方法對國際、國內學術期刊依據影響力進行等級劃分的期刊評價標準。它為我國科研、教育機構的管理人員、科研工作者提供了一份評價國際學術期刊影響力的參考數據，得到了全國各地高校、科研機構的廣泛認可。

中科院分區表 將所有期刊按照一定指標劃分為1區、2區、3區、4區四個層次，類似于“優、良、及格”等。最開始，這個分區只是為了方便圖書管理及圖書情報領域的研究和期刊評估。之后中科院分區逐步發展成為了一種評價學術期刊質量的重要工具。

歷年中科院分區趨勢圖

JCR分區Geoscience Data Journal JCR分區

2023-2024 年最新版

按JIF指標學科分區	收錄子集	分區	排名	百分位
學科：GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY	SCIE	Q2	65 / 253	74.5%
學科：METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES	SCIE	Q2	43 / 110	61.4%

按JCI指標學科分區	收錄子集	分區	排名	百分位
學科：GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY	SCIE	Q2	82 / 253	67.79%
學科：METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES	SCIE	Q2	41 / 110	63.18%

JCR分區的優勢在于它可以幫助讀者對學術文獻質量進行評估。不同學科的文章引用量可能存在較大的差異，此時單獨依靠影響因子(IF)評價期刊的質量可能是存在一定問題的。因此，JCR將期刊按照學科門類和影響因子分為不同的分區，這樣讀者可以根據自己的研究領域和需求選擇合適的期刊。

歷年影響因子趨勢圖

發文數據

2023-2024 年國家/地區發文量統計

國家/地區數量
England17
USA13
Australia7
Canada5
Spain5
France4
Ireland4
GERMANY (FED REP GER)3
Switzerland3
Belgium2

本刊中國學者近年發表論文

1、A global dataset on subgrid land surface climate (2015-2100) from the Community Earth System Model
Author: Zhang, Keer; Lee, Xuhui; Schultz, Natalie M.; Zhao, Lei; He, Chunyang; Huang, Qingxu; Liu, Zhifeng; Chu, Haoran; Zhao, Jiayu

Journal: GEOSCIENCE DATA JOURNAL. 2023; Vol. 10, Issue 2, pp. 208-219. DOI: 10.1002/gdj3.153
2、Global near real-time daily apparent temperature and heat wave dataset
Author: Yin, Cong; Yang, Yaping; Chen, Xiaona; Yue, Xiafang; Liu, Yangxiaoyue; Xin, Ying

Journal: GEOSCIENCE DATA JOURNAL. 2023; Vol. 10, Issue 2, pp. 231-245. DOI: 10.1002/gdj3.155
3、GeoDeepShovel: A platform for building scientific database from geoscience literature with AI assistance
Author: Zhang, Shao; Xu, Hui; Jia, Yuting; Wen, Ying; Wang, Dakuo; Fu, Luoyi; Wang, Xinbing; Zhou, Chenghu

Journal: GEOSCIENCE DATA JOURNAL. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1002/gdj3.186
4、Detrital zircon U-Pb ages and Hf isotope analyses of modern and Quaternary sediments in China: A new dataset with preliminary analysis
Author: Chen, Xiyun; Wang, Ping; Xie, Hongsen; Zhu, Longchen; Liao, Xia; Kong, Xinggong

Journal: GEOSCIENCE DATA JOURNAL. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1002/gdj3.193
5、Deep time spatio-temporal data analysis using pyGPlates with PlateTectonicTools and GPlately
Author: Mather, Ben R. R.; Mueller, R. Dietmar; Zahirovic, Sabin; Cannon, John; Chin, Michael; Ilano, Lauren; Wright, Nicky M. M.; Alfonso, Christopher; Williams, Simon; Tetley, Michael; Merdith, Andrew

Journal: GEOSCIENCE DATA JOURNAL. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1002/gdj3.185
6、A dataset of sandstone detrital composition from Qinghai-Tibet Plateau
Author: Lai, Wen; Hu, Xiumian; Dong, Xiaolong; Ma, Anlin

Journal: GEOSCIENCE DATA JOURNAL. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1002/gdj3.184
7、A database of detrital zircon U-Pb ages and Hf isotopes for the Middle East (Iranian and Arabian plates)
Author: Sun, Gaoyuan; Chen, Jianuo

Journal: GEOSCIENCE DATA JOURNAL. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1002/gdj3.187