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雜志簡介中科院分區 JCR分區 CiteScore 發文統計通訊方式相關雜志期刊導航

Journal Of Electrocardiology 雜志簡介

《Journal Of Electrocardiology》重點專注發布醫學-心血管系統領域的新研究，旨在促進和傳播該領域相關的新技術和新知識。鼓勵該領域研究者詳細地發表他們的高質量實驗研究和理論結果。該雜志創刊至今，在醫學-心血管系統領域，有較高影響力，對來稿文章質量要求較高，稿件投稿過審難度較大。歡迎廣大同領域研究者投稿該雜志。

Journal Of Electrocardiology 雜志中科院分區

中科院SCI分區數據

中科院SCI期刊分區（2023年12月升級版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
醫學	4區	CARDIAC & CARDIOVASCULAR SYSTEMS 心臟和心血管系統	4區	否	否

中科院SCI期刊分區（2022年12月升級版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
醫學	4區	CARDIAC & CARDIOVASCULAR SYSTEMS 心臟和心血管系統	4區	否	否

中科院SCI期刊分區（2021年12月舊的升級版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
醫學	4區	CARDIAC & CARDIOVASCULAR SYSTEMS 心臟和心血管系統	4區	否	否

中科院SCI期刊分區（2021年12月基礎版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
醫學	4區	CARDIAC & CARDIOVASCULAR SYSTEMS 心臟和心血管系統	4區	否	否

中科院SCI期刊分區（2021年12月升級版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
醫學	4區	CARDIAC & CARDIOVASCULAR SYSTEMS 心臟和心血管系統	4區	否	否

中科院SCI期刊分區（2020年12月舊的升級版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
醫學	4區	CARDIAC & CARDIOVASCULAR SYSTEMS 心臟和心血管系統	4區	否	否

中科院分區趨勢圖

影響因子趨勢圖

中科院JCR分區：中科院JCR期刊分區（又稱分區表、分區數據）是中國科學院文獻情報中心世界科學前沿分析中心的科學研究成果，是衡量學術期刊影響力的一個重要指標，一般而言，發表在1區和2區的SCI論文，通常被認為是該學科領域的比較重要的成果。

影響因子：是湯森路透(Thomson Reuters)出品的期刊引證報告(Journal Citation Reports,JCR)中的一項數據，現已成為國際上通用的期刊評價指標，不僅是一種測度期刊有用性和顯示度的指標，而且也是測度期刊的學術水平，乃至論文質量的重要指標。

Journal Of Electrocardiology 雜志JCR分區

Web of Science 數據庫（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：CARDIAC & CARDIOVASCULAR SYSTEMS	SCIE	Q3	160 / 220	27.5%

按JCI指標學科分區	收錄子集	分區	排名	百分位
學科：CARDIAC & CARDIOVASCULAR SYSTEMS	SCIE	Q3	158 / 220	28.41%

Journal Of Electrocardiology CiteScore 評價數據（2024年最新版）

CiteScore：2.7
SJR：0.435
SNIP：0.598

CiteScore 排名

學科類別	分區	排名	百分位
大類：Medicine 小類：Cardiology and Cardiovascular Medicine	Q3	218 / 387	43%

CiteScore趨勢圖

年發文量趨勢圖

CiteScore：是由Elsevier2016年發布的一個評價學術期刊質量的指標，該指標是指期刊發表的單篇文章平均被引用次數。CiteScore和影響因子的作用是一樣的，都是可以體現期刊質量的重要指標，給選刊的作者了解期刊水平提供幫助。

Journal Of Electrocardiology 雜志發文統計

文章名稱引用次數

Atypical advanced interatrial blocks: Definition and electrocardiographic recognition11
Electrocardiogram interpretation in NCAA athletes: Comparison of the 'Seattle' and 'International' criteria11
A deep neural network learning algorithm outperforms a conventional for algorithm for emergency department electrocardiogram interpretation11
Electrocardiographic manifestations of severe hyperkalemia10
Densely connected convolutional networks for detection of atrial fibrillation from short single-lead ECG recordings9
Type 1 Brugada phenocopy in a patient with acute pericarditis7
ST-segment elevation and the Tpeak-Tend/QT ratio predict the occurrence of malignant arrhythmia events in patients with vasospastic angina7
The WCT Formula: A novel algorithm designed to automatically differentiate wide-complex tachycardias7
Machine learning in the electrocardiogram7
Continuous heart rate monitoring for automatic detection of atrial fibrillation with novel bio-sensing technology7

Journal Of Electrocardiology 雜志社通訊方式

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