Data Science and Management Facteur d'impact, Indexation, Classement

Data Science and Management est une revue universitaire dédiée à la publication de recherches dans le domaine de Decision Sciences. KeAi Communications Co est l'éditeur de cette prestigieuse revue.. et sa forme abrégée est Data Sci Manag.

Data Science and Management (DSM) is a peer-reviewed open access journal for original research articles, review articles and technical reports related to all aspects of data science and its application in the field of business, engineering, social management, etc. DSM was launched in 2021, and published quarterly by Xi'an Jiaotong University.

Data Science and Management Abréviation : L'abréviation de revue fait référence à la forme abrégée ou à l'acronyme utilisé pour représenter le titre complet d'une revue universitaire. Il s'agit d'un raccourci couramment utilisé qui facilite la référence, l'indexation et la citation des revues dans les publications universitaires, les bibliographies et les bases de données.

L'abréviation de Data Science and Management est Data Sci Manag

Data Science and Management Classement : Le classement des revues désigne le processus d'évaluation et de classification des revues universitaires (Data Science and Management) sur la base de différents critères tels que le facteur d'impact, les mesures de citation, les évaluations d'experts et d'autres indicateurs. Les systèmes de classement visent à fournir une indication de la qualité, de l'influence et du prestige d'une revue dans un domaine ou une discipline spécifique.

Le classement de Data Science and Management est 8536 (2026)

Data Science and Management Facteur d'impact : Le facteur d'impact est une mesure utilisée pour évaluer l'influence et la signification des revues universitaires dans leurs domaines respectifs. Il est souvent calculé annuellement et mesure le nombre moyen de citations reçues par les articles publiés dans une revue sur une période spécifique.

Le facteur d'impact de Data Science and Management est 4.61 (2026)

Data Science and Management SCImago : SCImago Journal Rank (SJR) est une métrique et une base de données développées par SCImago Lab qui fournit des informations sur l'influence scientifique et le prestige des revues universitaires. SCImago est un groupe de recherche indépendant basé en Espagne et se concentre sur l'analyse bibliométrique et le classement des revues scientifiques.

Le SJR deData Science and Management est 0.603

Data Science and Management Indice h : L'indice h de la revue est une métrique qui mesure l'impact et l'influence d'une revue universitaire sur la base de ses publications et du nombre de citations reçues par ces publications. Il est dérivé du concept de l'indice h de l'auteur, qui évalue l'impact d'un chercheur individuel sur la base de ses articles les plus largement cités.

L'indice h de Data Science and Management est 7

Data Science and Management Indexation : L'indexation des revues désigne le processus d'inclusion d'une revue dans une base de données ou un index consultable qui catégorise et organise les publications universitaires. Les services d'indexation visent à faciliter la découverte et l'accès aux articles de différentes revues dans un domaine ou une discipline spécifique pour les chercheurs, les universitaires et les lecteurs.

La Data Science and Management La

• UGC
• Scopus
• Google Scholar
• DOAJ

Une revue indexée indique qu'elle a fait l'objet d'un examen approfondi par un indexeur de revues pour répondre à des critères et exigences spécifiques.

Data Science and Management Comité de rédaction : Le comité de rédaction d'une revue est composé d'un groupe d'experts et de chercheurs qui jouent un rôle crucial dans le processus de publication. Ils sont généralement sélectionnés par le rédacteur en chef de la revue ou l'équipe éditoriale en fonction de leur expertise et de leur réputation dans le domaine.

Le rédacteur en chef de Data Science and Management est Zongben Xu

Data Science and Management Appel à contributions : Data Science and Management invite les contributions originales de recherche pour considération en vue de leur publication dans Data Science and Management revue. La revue recherche des soumissions dans les domaines généraux de Decision Sciences qui s'alignent sur la thématique de la revue sur Decision Sciences.

pour plus de détails sur l'appel à contributions, veuillez consulter le site officiel de la revue/congrès pour vérifier les détails sur l'appel à articles.

Data Science and Management Directives pour les auteurs : sont des instructions et des exigences données par une publication ou une revue aux auteurs qui souhaitent soumettre leur travail. Ces directives détaillent la mise en forme, le style et les règles de contenu que les auteurs doivent suivre lors de la préparation de leurs manuscrits. Elles couvrent des aspects tels que le format de fichier, le style de citation, les limites de nombre de mots, les titres de section, les directives de référence et la mise en forme des figures et des tableaux. pour Data Science and Management pour les consignes aux auteurs, veuillez visiter le site web de la revue.

Publier dans Data Science and Management implique les étapes suivantes :

1. Recherche: Réalisez une recherche de haute qualité et impactante dans le domaine de Decision Sciences.
2. Familiarisez-vous: Lisez et comprenez les objectifs et le champ d'application de (aims and scope) Data Science and Management pour vous assurer que votre travail est en adéquation avec leur thématique.
3. Préparation du manuscrit: Préparez votre manuscrit selon les Data Science and Management consignes, y compris la mise en forme, la longueur et le style de référence.
4. Soumission: Soumettez votre manuscrit via le système de soumission en ligne de la revue.
5. Revue par les pairs: Le manuscrit est soumis à une évaluation rigoureuse par des experts du domaine, qui évaluent sa qualité scientifique, son importance et sa pertinence pour la publication.
6. Révisions: Adressez-vous aux commentaires ou suggestions des évaluateurs et apportez les révisions nécessaires pour améliorer le manuscrit.
7. Acceptation: Si votre manuscrit répond aux Data Science and Management critères de la revue, il sera accepté pour publication.
8. Relecture et publication: Relisez attentivement la version finale et travaillez avec l'équipe de production de la revue pour garantir une publication précise et rapide du manuscrit.

• https://www.keaipublishing.com/en/journals/data-science-and-management/
• Scopus
• SCImago