Trends in Neurosciences

SCI期刊
Trends in Neurosciences
中文名称:
神经科学趋势
期刊缩写:
Trends Neurosci.
影响因子:
14.6
ISSN:
print: 0166-2236
on-line: 1878-108X
研究领域:
医学-神经科学
h-index:
269
自引率:
1.30%
Gold OA文章占比:
42.52%
原创研究文献占比:
0.00%
SCI收录类型:
Science Citation Index Expanded (SCIE) || Scopus (CiteScore)
期刊介绍英文:
For over four decades, Trends in Neurosciences (TINS) has been a prominent source of inspiring reviews and commentaries across all disciplines of neuroscience. TINS is a monthly, peer-reviewed journal, and its articles are curated by the Editor and authored by leading researchers in their respective fields. The journal communicates exciting advances in brain research, serves as a voice for the global neuroscience community, and highlights the contribution of neuroscientific research to medicine and society.
期刊介绍中文:
神经科学趋势 (TINS)是一份同行评审月刊,主要刊载医学-神经科学相关领域研究成果与实践,旨在打造一种学术水平高、可读性强、具有全球影响力的学术期刊。该杂志传达了大脑研究领域令人兴奋的进展,为全球神经科学界代言,并强调了神经科学研究对医学和社会的贡献。 目前已被如下数据库收录: Journal Citation Reports (JCR), Science Citation Index, Scopus, Scisearch, EBSCO, ProQuest,PubMed
CiteScore:
CiteScoreSJRSNIPCiteScore排名
26.54.8913.415
学科
排名
百分位
大类:Neuroscience
小类:General Neuroscience
3 / 113
97%
发文信息
中科院SCI期刊分区
大类 小类 TOP期刊 综述期刊
1区 医学
1区 神经科学 NEUROSCIENCES
WOS期刊分区
学科分类
Q1NEUROSCIENCES
历年影响因子
2015年12.5040
2016年11.1240
2017年11.4390
2018年12.3140
2019年12.8910
2020年13.8370
2021年16.9780
2022年15.9000
2023年14.6000
历年发表
2012年94
2013年91
2014年95
2015年101
2016年96
2017年83
2018年133
2019年105
2020年121
2021年133
2022年123
投稿信息
出版周期:
Monthly
出版语言:
English
出版国家(地区):
NETHERLANDS
审稿时长:
6-12 weeks
出版商:
Elsevier Ltd
编辑部地址:
ELSEVIER SCIENCE LONDON, 84 THEOBALDS RD, LONDON, ENGLAND, WC1X 8RR

Trends in Neurosciences - 最新文献

Representational spaces in orbitofrontal and ventromedial prefrontal cortex: task states, values, and beyond.

Pub Date : 2024-11-14 DOI: 10.1016/j.tins.2024.10.005 Nir Moneta, Shany Grossman, Nicolas W Schuck

Interconnected neural circuits mediating social reward.

Pub Date : 2024-11-11 DOI: 10.1016/j.tins.2024.10.004 Jennifer Isaac, Malavika Murugan

An expanding repertoire of circuit mechanisms for visual prediction errors.

Pub Date : 2024-11-08 DOI: 10.1016/j.tins.2024.10.007 Jordan M Ross, Jordan P Hamm
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