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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

Physical Review Materials 雜志簡介

《Physical Review Materials》重點專注發布Physics and Astronomy-Physics and Astronomy (miscellaneous)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Physics and Astronomy-Physics and Astronomy (miscellaneous)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。

Physical Review Materials 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
材料科學	3區	MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科學：綜合	3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
材料科學	3區	MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科學：綜合	3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
材料科學	2區	MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科學：綜合	3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
工程技術	3區	MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科學：綜合	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
材料科學	2區	MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科學：綜合	3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
材料科學	2區	MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科學：綜合	3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。

Physical Review Materials 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：MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY	SCIE	Q2	208 / 438	52.6%

按JCI指標學科分區	收錄子集	分區	排名	百分位
學科：MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY	SCIE	Q2	206 / 438	53.08%

Physical Review Materials CiteScore 評價數據（2024年最新版）

CiteScore：5.8
SJR：0.932
SNIP：0.896

CiteScore 排名

學科類別	分區	排名	百分位
大類：Physics and Astronomy 小類：Physics and Astronomy (miscellaneous)	Q1	14 / 81	83%
大類：Physics and Astronomy 小類：General Materials Science	Q2	148 / 463	68%

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。

Physical Review Materials 雜志發文統計

文章名稱引用次數
Crystal growth and magnetic structure of MnBi2Te459
Active learning of uniformly accurate interatomic potentials for materials simulation53
SISSO: A compressed-sensing method for identifying the best low-dimensional descriptor in an immensity of offered candidates52
Achieving DFT accuracy with a machine-learning interatomic potential: Thermomechanics and defects in bcc ferromagnetic iron41
Microscopic understanding of magnetic interactions in bilayer CrI331
High-entropy oxides: An emerging prospect for magnetic rare-earth transition metal perovskites29
Exciton-polaron spectral structures in two-dimensional hybrid lead-halide perovskites28
Dark excitons in transition metal dichalcogenides28
Predictions of new ABO(3) perovskite compounds by combining machine learning and density functional theory28
Stable biexcitons in two-dimensional metal-halide perovskites with strong dynamic lattice disorder25
國家/地區發文量
USA972
GERMANY (FED REP GER)395
CHINA MAINLAND366
Japan282
France230
England208
Switzerland117
Italy95
India85
Spain82
機構發文發文量
UNITED STATES DEPARTMENT OF ENERGY (DOE)366
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS)166
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM165
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES131
HELMHOLTZ ASSOCIATION121
MAX PLANCK SOCIETY108
UNIVERSITY OF CHICAGO85
UNIVERSITY OF TOKYO76
NATIONAL INSTITUTE FOR MATERIALS SCIENCE67
UNIVERSITE PARIS SACLAY58

Physical Review Materials 雜志社通訊方式

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