Physical Review Materials-影响因子3.1-首页

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Physical Review Materials 杂志简介

《Physical Review Materials》重点专注发布Physics and Astronomy-Physics and Astronomy (miscellaneous)领域的新研究，旨在促进和传播该领域相关的新技术和新知识。鼓励该领域研究者详细地发表他们的高质量实验研究和理论结果。该杂志创刊至今，在Physics and Astronomy-Physics and Astronomy (miscellaneous)领域，有较高影响力，对来稿文章质量要求较高，稿件投稿过审难度较大。欢迎广大同领域研究者投稿该杂志。

Physical Review Materials 杂志中科院分区

中科院SCI分区数据

中科院SCI期刊分区（2023年12月升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
材料科学	3区	MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学：综合	3区	否	否

中科院SCI期刊分区（2022年12月升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
材料科学	3区	MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学：综合	3区	否	否

中科院SCI期刊分区（2021年12月旧的升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
材料科学	2区	MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学：综合	3区	否	否

中科院SCI期刊分区（2021年12月基础版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
工程技术	3区	MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学：综合	4区	否	否

中科院SCI期刊分区（2021年12月升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
材料科学	2区	MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学：综合	3区	否	否

中科院SCI期刊分区（2020年12月旧的升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
材料科学	2区	MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学：综合	3区	否	否

中科院分区趋势图

影响因子趋势图

中科院JCR分区：中科院JCR期刊分区（又称分区表、分区数据）是中国科学院文献情报中心世界科学前沿分析中心的科学研究成果，是衡量学术期刊影响力的一个重要指标，一般而言，发表在1区和2区的SCI论文，通常被认为是该学科领域的比较重要的成果。

影响因子：是汤森路透(Thomson Reuters)出品的期刊引证报告(Journal Citation Reports,JCR)中的一项数据，现已成为国际上通用的期刊评价指标，不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标，而且也是测度期刊的学术水平，乃至论文质量的重要指标。

Physical Review Materials 杂志JCR分区

Web of Science 数据库（2023-2024年最新版）

按JIF指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY	SCIE	Q2	208 / 438	52.6%

按JCI指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY	SCIE	Q2	206 / 438	53.08%

Physical Review Materials CiteScore 评价数据（2024年最新版）

CiteScore：5.8
SJR：0.932
SNIP：0.896

CiteScore 排名

学科类别	分区	排名	百分位
大类：Physics and Astronomy 小类：Physics and Astronomy (miscellaneous)	Q1	14 / 81	83%
大类：Physics and Astronomy 小类：General Materials Science	Q2	148 / 463	68%

CiteScore趋势图

年发文量趋势图

CiteScore：是由Elsevier2016年发布的一个评价学术期刊质量的指标，该指标是指期刊发表的单篇文章平均被引用次数。CiteScore和影响因子的作用是一样的，都是可以体现期刊质量的重要指标，给选刊的作者了解期刊水平提供帮助。

Physical Review Materials 杂志发文统计

文章名称引用次数
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
国家/地区发文量
USA972
GERMANY (FED REP GER)395
CHINA MAINLAND366
Japan282
France230
England208
Switzerland117
Italy95
India85
Spain82
机构发文发文量
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 杂志社通讯方式

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