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4739中文名称：
内分泌学前沿
期刊缩写：
Front. Endocrinol.
影响因子：
3.9
ISSN：
print: 1664-2392
研究领域：
Medicine-Endocrinology, Diabetes and Metabolism
h-index：
51
自引率：
9.60%
Gold OA文章占比：
99.70%
原创研究文献占比：
74.24%
SCI收录类型：
Science Citation Index Expanded (SCIE) || Scopus (CiteScore) || Directory of Open Access Journals (DOAJ)
期刊介绍英文：
Frontiers in Endocrinology is a field journal of the "Frontiers in" journal series.
In today’s world, endocrinology is becoming increasingly important as it underlies many of the challenges societies face - from obesity and diabetes to reproduction, population control and aging. Endocrinology covers a broad field from basic molecular and cellular communication through to clinical care and some of the most crucial public health issues. The journal, thus, welcomes outstanding contributions in any domain of endocrinology.
Frontiers in Endocrinology publishes articles on the most outstanding discoveries across a wide research spectrum of Endocrinology. The mission of Frontiers in Endocrinology is to bring all relevant Endocrinology areas together on a single platform.
CiteScore：
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 |
|---|---|---|---|
| 5.7 | 1.240 | 1.122 | 学科 排名 百分位 大类：Medicine 小类：Endocrinology, Diabetes and Metabolism 96 / 244 60% |
发文信息
中科院SCI期刊分区
| 大类 | 小类 | TOP期刊 | 综述期刊 |
|---|---|---|---|
| 2区 医学 |
2区
内分泌学与代谢
ENDOCRINOLOGY & METABOLISM
|
否 | 否 |
WOS期刊分区
| 学科分类 |
|---|
Q2ENDOCRINOLOGY & METABOLISM |
历年影响因子
| 2015年 | 0.0000 |
|---|---|
| 2016年 | 3.6750 |
| 2017年 | 3.5190 |
| 2018年 | 3.6340 |
| 2019年 | 3.6440 |
| 2020年 | 5.5550 |
| 2021年 | 6.0550 |
| 2022年 | 5.2000 |
| 2023年 | 3.9000 |
历年发表
| 2012年 | 187 |
|---|---|
| 2013年 | 217 |
| 2014年 | 225 |
| 2015年 | 212 |
| 2016年 | 175 |
| 2017年 | 367 |
| 2018年 | 787 |
| 2019年 | 927 |
| 2020年 | 1054 |
| 2021年 | 1963 |
| 2022年 | 3023 |
投稿信息
出版语言：
English
出版国家(地区)：
UNITED STATES
审稿时长：
14 weeks
论文处理费：
Free
出版商：
Frontiers Media S.A.
编辑部地址：
AVENUE DU TRIBUNAL FEDERAL 34, LAUSANNE, SWITZERLAND, CH-1015
Frontiers in Endocrinology - 最新文献
Deciphering the role of lipid metabolism-related genes in Alzheimer's disease: a machine learning approach integrating Traditional Chinese Medicine.
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