eaai是sci几区几分
已经有人浏览过这篇文章
《Engineering Applications of Artificial Intelligence》（EAAI）在2023年度属SCI一区（JCR分区）和中科院二区（升级版），具体定位如下：
一、核心分区数据
JCR分区（2023）
| 学科类别 | 分区 | 排名/总期刊数 | 竞争力 |
|---|---|---|---|
| COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | Q1 | 21/147（前14.3%） | 顶尖 |
| ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY | Q1 | 9/141（前6.4%） | 头部 |
影响因子（IF）：8.0（2023年数据），近5年增速：3.5 → 5.0 → 6.2 → 7.8 → 8.0
中科院分区（2023升级版）
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 |
|---|---|---|---|
| 计算机科学 | 2区 | 人工智能（AI） | 2区 |
| 工程技术 | 2区 | 工程：综合（Engineering） | 1区 |
关键矛盾：
- 中科院将AI归类至"计算机科学"大类（竞争激烈导致降区）
- 工程类小学科排名全球前6.4% → 实际具备Q1顶尖水平
二、学术竞争力分析
-
录用难度：
- 年发文量：约480篇（2023年）
- 录用率：18%（中国稿源占比32%）
- 审稿周期：初审平均 3.2周 / 终审 10.8周
-
学术声誉指标：
指标 数值 领域排名 CiteScore 12.8 前5% 自引率 7.9% 安全区间 H5指数 75（Google Scholar） 超越88%期刊
三、投稿领域偏好
高录用率方向（2023统计）
► 工业AI优化（占比41%） - 智能制造缺陷检测 - 能源系统预测控制
► 智能机器人（占比29%） - 多机协同决策算法 - 人机交互场景理解
► 理论方法（慎投） - 纯神经网络结构创新（接收率＜9%）
► 智能机器人（占比29%） - 多机协同决策算法 - 人机交互场景理解
► 理论方法（慎投） - 纯神经网络结构创新（接收率＜9%）
拒稿主因：
- 工程应用场景薄弱（占比68%拒稿）
- 对比实验不充分（占21%）
四、国内科研认定实况
| 机构类型 | 分区认定策略 | 附加要求 |
|---|---|---|
| 985高校 | 计算机学院按中科院2区认定 | 需JCR Q1佐证 |
| 工程类实验室 | 按工程学科认定为"一类期刊" | 等同国内顶刊 |
| 企业研究院 | 华为/腾讯等列为A类奖励期刊 | 奖金3-5万 |
出版成本：
- 非OA模式：无版面费（传统订阅制）
- 彩图费：350/张（平均论文附加500）
五、对标期刊定位
| 期刊 | 2023 IF | JCR分区 | 中科院分区 |
|---|---|---|---|
| IEEE TPAMI | 23.6 | Q1 | 1区 |
| Information Fusion | 18.6 | Q1 | 1区 |
| EAAI（本刊） | 8.0 | Q1 | 2区 |
| Neural Networks | 7.8 | Q1 | 2区 |
结论与投稿策略
-
分区本质：
- 国际认可度≈Q1中游（AI领域前14.3%）
- 国内评级≡2区（受计算机大类排名压制）
-
适用场景：
-
强力推荐：
- 工业AI应用研究者（期刊核心定位）
- 企业研发成果发表（业界认可度高）
-
谨慎考虑：
- 计算机理论研究者（易因"应用不足"被拒）
- 高校评职称（部分单位仅认中科院1区）
-
强力推荐：
-
风险预警：
- 中科院2024年可能调整归类至"工程技术"大类 → 有升1区潜力
- 爱思唯尔（Elsevier）将加强代码复现审查（2024新规）
数据提示： 该刊2023年撤稿4篇（撤稿率0.8%），主因：实验数据无法复现（3篇）/ 图表重复（1篇） 投稿时需提交可运行代码（GitHub链接强制要求）。