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期刊推薦 | Statistical Analysis of Bias in Geospatial Data and Its Consequences

收錄于合集: # 學術(shù)資源

Call for Paper: 熱門話題征稿,截止2025年6月

 

??瘶祟}:

Statistical Analysis of Bias in Geospatial Data and Its Consequences

 

客編信息:

Prof. Dr. Talib Hussain, Shanghai Jiao Tong University, China

Prof. Dr. Wajid Ali, Karakorum International University, Pakistan

Prof. Dr. Shahid Hussain, Xinjiang University, China

 

征稿簡介:

本專刊開設(shè)于知名期刊Geoscience Data Journal (ISSN: 2049-6060; IF: 3.3),現(xiàn)已被SCIE, Scopus等重要數(shù)據(jù)庫檢索,該期刊重點關(guān)注地球科學學科領(lǐng)域的新進展,包括但不限于:天氣與氣候,海洋學,大氣與海洋化學,冰凍圈,生物圈,地表與地質(zhì)學,水文學,地球化學,地球物理學,行星與空間科學。

 

本??劢沟乩砜臻g數(shù)據(jù)分析全流程中的系統(tǒng)性偏差問題,旨在通過方法創(chuàng)新與跨學科視角來揭示數(shù)據(jù)采集、空間建模到結(jié)果解讀各環(huán)節(jié)的偏差生成機制及其對科學結(jié)論的潛在扭曲效應(yīng)。 誠邀地理信息科學、空間統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)理論及相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域?qū)W者提交稿件。

 

重要日期:

 

征稿主題:

在線參與式地圖繪制中的反應(yīng)偏差和抽樣效應(yīng)分析

評估人口特征是否影響自愿提供的地理信息特征中的地理誤差量

在方差分析中打破獨立假設(shè)的后果

在分析物種分布數(shù)據(jù)時考慮空間自相關(guān)性的技術(shù)

減少氣候模型輸出的統(tǒng)計和動態(tài)方法對水文學的影響

一種基于公民數(shù)據(jù)的自然現(xiàn)象地理變異預(yù)測映射技術(shù)

數(shù)據(jù)驅(qū)動的滑坡易發(fā)性建模中的相關(guān)性并不意味著地貌成因優(yōu)勢,調(diào)查滑坡數(shù)據(jù)收集的后果

空間依賴性線性回歸模型測試的特點

可修改的地表單元問題及其對景觀生態(tài)學的影響

對適用于野火情景的各種統(tǒng)計降尺度技術(shù)的分析

在森林砍伐分析中,空間自相關(guān)降低了模型的精確度和預(yù)測能力

使用空間濾波來減少采樣偏差可以提高生態(tài)專業(yè)化模型的性能。

 

期刊分析:

CAR指數(shù)

CAR指數(shù)用于衡量期刊的學術(shù)誠信風險,其中,指數(shù)值小于5%表示風險較低,5%-10%區(qū)間則表示風險中等,而超過10%則意味著風險較高。Geoscience Data Journal近三年的CAR指數(shù)則一直維持在0%,風險低,可投稿。

中科院預(yù)警情況

在過去的五年中,Geoscience Data Journal始終未出現(xiàn)在中國科學院發(fā)布的《國際期刊預(yù)警名單(試行)》上,由此可見,該期刊沒有中國科學院的預(yù)警記錄。

影響因子發(fā)展趨勢

在JCR的影響因子變化趨勢圖中可以了解到,從2019年至今,Geoscience Data Journal的影響因子整體呈上升趨勢,期刊狀態(tài)良好。

期刊年發(fā)文趨勢

通過在WoS數(shù)據(jù)庫可以了解到Geoscience Data Journal國人發(fā)文占比22%,表明本期刊非常歡迎國人研究。

 

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