推薦合適期刊 投稿指導(dǎo) 助力快速見刊免費(fèi)咨詢
Methodology-european Journal Of Research Methods For The Behavioral And Social S是心理學(xué)領(lǐng)域的一本優(yōu)秀期刊。由PsychOpen出版社出版。該期刊主要發(fā)表心理學(xué)領(lǐng)域的原創(chuàng)性研究成果。創(chuàng)刊于2005年,該期刊主要刊載Multiple及其基礎(chǔ)研究的前瞻性、原始性、首創(chuàng)性研究成果、科技成就和進(jìn)展。該期刊不僅收錄了該領(lǐng)域的科技成就和進(jìn)展,更以其深厚的學(xué)術(shù)積淀和卓越的審稿標(biāo)準(zhǔn),確保每篇文章都具備高度的學(xué)術(shù)價值。此外,該刊同時被SCIE,SSCI數(shù)據(jù)庫收錄,并被劃分為中科院SCI3區(qū)期刊,它始終堅(jiān)持創(chuàng)新,不斷專注于發(fā)布高度有價值的研究成果,不斷推動心理學(xué)領(lǐng)域的進(jìn)步。
同時,我們注重來稿文章表述的清晰度,以及其與我們的讀者群體和研究領(lǐng)域的相關(guān)性。為此,我們期待所有投稿的文章能夠保持簡潔明了、組織有序、表述清晰。該期刊平均審稿速度為平均 36 Weeks 。若您對于稿件是否適合該期刊存在疑慮,建議您在提交前主動與期刊主編取得聯(lián)系,或咨詢本站的客服老師。我們的客服老師將根據(jù)您的研究內(nèi)容和方向,為您推薦最為合適的期刊,助力您順利投稿,實(shí)現(xiàn)學(xué)術(shù)成果的順利發(fā)表。
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
心理學(xué) | 3區(qū) | PSYCHOLOGY, MATHEMATICAL 心理學(xué):數(shù)學(xué) SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS 社會科學(xué):數(shù)理方法 | 3區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
心理學(xué) | 4區(qū) | PSYCHOLOGY, MATHEMATICAL 心理學(xué):數(shù)學(xué) SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS 社會科學(xué):數(shù)理方法 | 3區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
心理學(xué) | 3區(qū) | PSYCHOLOGY, MATHEMATICAL 心理學(xué):數(shù)學(xué) SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS 社會科學(xué):數(shù)理方法 | 3區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
心理學(xué) | 3區(qū) | PSYCHOLOGY, MATHEMATICAL 心理學(xué):數(shù)學(xué) SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS 社會科學(xué):數(shù)理方法 | 3區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
心理學(xué) | 4區(qū) | PSYCHOLOGY, MATHEMATICAL 心理學(xué):數(shù)學(xué) SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS 社會科學(xué):數(shù)理方法 | 4區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
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:PSYCHOLOGY, MATHEMATICAL | SSCI | Q2 | 6 / 13 |
57.7% |
學(xué)科:SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS | SSCI | Q2 | 18 / 67 |
73.9% |
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:PSYCHOLOGY, MATHEMATICAL | SSCI | Q3 | 9 / 13 |
34.62% |
學(xué)科:SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS | SSCI | Q3 | 37 / 67 |
45.52% |
學(xué)科類別 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
大類:Social Sciences 小類:General Social Sciences | Q2 | 88 / 275 |
68% |
大類:Social Sciences 小類:General Psychology | Q3 | 115 / 216 |
46% |
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年發(fā)文量 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 19 | 16 | 16 | 17 |
國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
USA | 23 |
GERMANY (FED REP GER) | 20 |
Netherlands | 8 |
Spain | 8 |
Belgium | 3 |
South Korea | 3 |
Canada | 2 |
Chile | 2 |
England | 2 |
Taiwan | 2 |
機(jī)構(gòu) | 數(shù)量 |
UTRECHT UNIVERSITY | 5 |
LEIBNIZ INSTITUT FUR SOZIALWISSENSCHAFTEN (GESIS) | 3 |
UNIVERSITY OF TEXAS SYSTEM | 3 |
AUTONOMOUS UNIVERSITY OF MADRID | 2 |
FREE UNIVERSITY OF BERLIN | 2 |
GOETHE UNIVERSITY FRANKFURT | 2 |
KU LEUVEN | 2 |
MARTIN LUTHER UNIVERSITY HALLE WITTENBERG | 2 |
PHILIPPS UNIVERSITY MARBURG | 2 |
STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORIDA | 2 |
文章名稱 | 引用次數(shù) |
Using Shrinkage in Multilevel Models to Understand Intersectionality A Simulation Study and a Guide for Best Practice | 9 |
Multiple Imputation by Predictive Mean Matching When Sample Size Is Small | 6 |
What Can We Learn From Factorial Surveys About Human Behavior? A Validation Study Comparing Field and Survey Experiments on Discrimination | 5 |
Comparing the Performance of Agree/Disagree and Item-Specific Questions Across PCs and Smartphones | 4 |
Using the Linear Mixed-Effect Model Framework to Estimate Generalizability Variance Components in R | 4 |
A Comparison of Simple Structure Rotation Criteria in Temporal Exploratory Factor Analysis for Event-Related Potential Data | 3 |
Improving Bi-Factor Exploratory Modeling Empirical Target Rotation Based on Loading Differences | 3 |
Bayesian Latent Class Models for the Multiple Imputation of Categorical Data | 3 |
Pushing the Limits The Performance of Maximum Likelihood and Bayesian Estimation With Small and Unbalanced Samples in a Latent Growth Model | 3 |
Fitting Bayesian Models for Single-Case Experimental Designs A Tutorial | 3 |
SCIE
影響因子 0.2
SCIE SSCI
影響因子 1.8
CiteScore 4.1
SCIE SSCI
影響因子 2.7
CiteScore 4.9
SCIE SSCI
影響因子 2.5
CiteScore 4.5
SCIE SSCI
影響因子 3.2
CiteScore 6.4
SCIE SSCI
影響因子 1.2
CiteScore 1.3
SCIE SSCI
影響因子 2.1
CiteScore 4.1
SCIE SSCI
影響因子 1
CiteScore 3.3
SCIE SSCI
影響因子 1.7
CiteScore 5.1
SCIE SSCI
影響因子 1.8
CiteScore 3.2
若用戶需要出版服務(wù),請聯(lián)系出版商:Methodology。