主页> 期刊排名> 信息科技> 计算机软件及计算机应用> 现代图书情报技术> 现代图书情报技术杂志是北大中文核心吗?

现代图书情报技术杂志是北大中文核心吗?

时间:2024-11-19 11:00:15 来源:学术文海

现代图书情报技术杂志不是北大中文核心,现代图书情报技术杂志是由中国科学院文献情报中心主办的优秀新闻类科技核心、CSSCI、国家级期刊,现代图书情报技术杂志是月刊,国内刊号11-2856/G2,国际刊号1003-3513,复合影响因子2.626,综合影响因子1.664。主要栏目有数学图书馆;知识组织与知识管理;情报分析与研究;应用实践;动态;特邀专栏;金融证券管理;企业信息管理技术。

什么是北大核心期刊?

北大核心是北京大学图书馆联合众多学术界权威专家鉴定国内几所大学的图书馆根据期刊的引文率、转载率、文摘率等指标确定的。 确认核心期刊的标准也是由某些大学图书馆制定的,而且各学校图书馆的评比、录入标准也不尽相同,受到了学术界的广泛认同。

北大核心是学术界对某类期刊的定义,一种期刊等级的划分。它的对象是中文学术期刊。是根据期刊影响因子等诸多因素所划分的期刊。 北大核心是北京大学图书馆联合众多学术界权威专家鉴定国内几所大学的图书馆根据期刊的引文率、转载率、文摘率等指标 确定的。确 认核心期刊的标准也是由某些大学图书馆制定的,而且各学校图书馆的评比、录入标准也不尽相同,受到了学术界的广泛认同[1].从影响力 来讲,其等级属同类划分中较权威的一种。是除南大核心、中国科学引文数据库(cscd)以外学术影响力最权威的一种。又称"中文核心 (PKU)"。

按《中文核心期刊要目总览》是由北京大学图书馆及北京十几所高校图书馆众多期刊工作者及相关单位专家参加的研究项目,项目研究成 果以印刷型图书形式出版,此前已有北京大学出版社出了九版:1992年(第一版),1996年(第二版),2000年版,2004年版,2008年版,2011年版,2014年版,2017年版,2020年版, 网上流行的各种版本的《中文核心期刊要目总览》都不是本项目组发布。北大核心期刊前五版是每四年更新一次,从08年往后每三年更新一次,并出版 《北大核心期刊目录要览》一书。该书为全国各位大专院校进行职称评定提供了理论参考依据。

现代图书情报技术简介:

重要通知《现代图书情报技术》已更名为《数据分析与知识发现》

1期刊定位

《数据分析与知识发现》(Data Analysis and Knowledge Discovery)是由中国科学院主管、中国科学院文献情报中心主办的学术性专业期刊。期刊创刊于2017年,由《现代图书情报技术》(1985-2016)更名。期刊聚焦各行各业中以大数据为基础、依靠复杂挖掘分析、进行知识发现与预测、支持决策分析和政策制定的研究与应用,致力于提供理论指导、技术支持和最佳实践。

《数据分析与知识发现》期刊依靠并融汇计算机科学、科学计量学、社会计量学、网络计量学、数据科学、管理科学、预测分析、循证政策分析等领域,帮助人们从数据发现知识、从知识提炼智慧(洞察力)、从知识和智慧推演并设计解决方案,并且嵌入到知识密集和知识驱动的各行各业流程管理和决策支持。

2征文主题

期刊广泛吸纳计算机科学、数据科学、情报科学以及数字科研、数字教育和数字文化等领域的技术与方法,研究数据驱动的语义计算、内容分析、数据挖掘、知识发现、智能管理和决策支持等方面的技术、方法、系统以及支撑设施、政策与机制等,尤其是聚焦从海量、异构、分布、动态、甚至富媒体数据中挖掘和发现知识以支持研究、管理和决策的理论、方法和技术。主题领域包括:

(1)基于大规模数据的数据挖掘和知识发现的新技术与新方法。包括但不局限于社会网络分析、知识图谱、舆情监测、竞争情报分析、产业技术分析、竞争力评价、决策分析以及循证政策分析等。所涉及数据包括各类元数据、文本与网络数据、市场数据、社会数据、科学数据、多媒介数据等。

(2)基于知识组织、支持智能检索与分析的知识基础设施建设。尤其针对科学数据集与智能实验室、教育数据集与智能校园、社会与管理数据集和智能社会管理、数字图书馆/数字档案馆/数字科技馆/数字出版平台以及各个领域的大数据化知识基础设施,所涉及方法包括但不局限于语义标注、知识组织、数据监管、关联数据、数据融汇、语义化平台、智能化流程、可视化管理与决策等。

(3)利用知识计算和知识发现技术驱动、优化和监控各类管理、服务、创新流程与机制的方法、技术和系统。包括但不局限于新型语义化学术交流体系、移动交互知识服务系统、合作交互知识管理机制、数字教育组织与管理、数字科研组织与管理、开放数字创客空间、智能化电子政务、智能化应急管理等。

3选题范围特别说明

因期刊投稿量迅速增加,为保证刊物主题范围具有明确的聚焦性专指性、保证刊物发文的鲜明研究性质和可靠研究质量、保证同行评审专家和编辑部对研究主题的可靠审查能力,进一步梳理《数据分析与知识发现》目前阶段选题受理范围:

(1)利用文本或其他非结构化内容的研究、或利用文本或其他非结构化内容和数值型内容相结合的研究,或融合多类复杂内容的研究。一般情况下避免特定学科纯数值型的领域信息学或行业数值分析研究。

(2)针对语义分析、实体与实体关系挖掘、知识组织体系构建与融汇、知识图谱构建与融汇等的研究。一般情况下避免单纯数据处理技术或数值统计分析型的研究。

(3)针对重要问题和应用、面向决策知识发现的基于结构化或非结构化指标的计量分析研究(例如文献计量、科学计量、社会计量、政策计算分析等)。一般情况下避免纯数学方法或专业理论的研究。

(4)利用复杂的多类数据来源、基于语义信息与知识组织机制及其集成融汇分析的集成知识服务系统的研究。一般情况下避免纯信息系统构建与建设方面的研究。

(5)本刊强调研究性论文,强调论文以数据及其分析为基础、提出新方法新技术、进行规范对比验证。除对本刊覆盖主题范围进行态势分析预测的稿件外,本刊一般不收录:采用已有技术方法完成的纯情报分析类或工程建设类稿件;缺乏理论总结高度和深度的思辨分析类或简单评述类稿件;不收录数据来源不清、工具方法不清、对比验证不清的稿件。

加急见刊