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Experimental Economics

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影響因子:1.7

年發文量:28

實驗經濟學

SCIESSCI
Experimental Economics

《實驗經濟學》(Experimental Economics)是一本以ECONOMICS綜合研究為特色的國際期刊。該刊由Springer Nature出版商刊期5 issues per year。該刊已被國際重要權威數據庫SCIE、SSCI收錄。期刊聚焦ECONOMICS領域的重點研究和前沿進展,及時刊載和報道該領域的研究成果,致力于成為該領域同行進行快速學術交流的信息窗口與平臺。該刊2023年影響因子為1.7。CiteScore指數值為4.1。

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期刊簡介預計審稿時間:

Experimental methods are uniquely suited to the study of many phenomena that have been difficult to observe directly in naturally occurring economic contexts. For example, the ability to induce preferences and control information structures makes it possible to isolate the effects of alternate economic structures, policies, and market institutions.Experimental Economics is an international journal that serves the growing group of economists around the world who use experimental methods. The journal invites high-quality papers in any area of experimental research in economics and related fields (i.e. accounting, finance, political science, and the psychology of decision making). State-of-the-art theoretical work and econometric work that is motivated by experimental data is also encouraged. The journal will also consider articles with a primary focus on methodology or replication of controversial findings. We welcome experiments conducted in either the laboratory or in the field. The relevant data can be decisions or non-choice data such as physiological measurements. However, we only consider studies that do not employ deception of participants and in which participants are incentivized. ?Experimental Economics is structured to promote experimental economics by bringing together innovative research that meets professional standards of experimental method, but without editorial bias towards specific orientations. All papers will be reviewed through the standard, anonymous-referee procedure and all accepted manuscripts will be subject to the approval of two editors. Authors must submit the instructions that participants in their study received at the time of submission of their manuscript. Authors are expected to submit separate data appendices which will be attached to the journal's web page upon publication.?Officially cited as: Exp Econ

實驗方法特別適合研究許多在自然發生的經濟環境中難以直接觀察到的現象。例如,誘導偏好和控制信息結構的能力使得分離替代經濟結構、政策和市場機構的影響成為可能?!秾嶒灲洕鷮W》是一本國際期刊,服務于全球越來越多使用實驗方法的經濟學家。該期刊誠邀經濟學和相關領域(即會計、金融、政治學和決策心理學)任何實驗研究領域的高質量論文。我們也鼓勵以實驗數據為動力的最先進的理論工作和計量經濟學工作。該期刊還將考慮主要關注方法論或有爭議的發現的復制的文章。我們歡迎在實驗室或現場進行的實驗。相關數據可以是決策或非選擇數據,例如生理測量數據。但是,我們只考慮不欺騙參與者且參與者受到激勵的研究。 《實驗經濟學》旨在通過匯集符合實驗方法專業標準的創新研究來促進實驗經濟學的發展,但不會對特定方向產生編輯偏見。所有論文都將通過標準的匿名審稿程序進行審查,所有被接受的稿件都將經過兩名編輯的批準。作者必須在提交稿件時提交研究參與者收到的說明。作者應提交單獨的數據附錄,這些附錄將在出版后附加到期刊的網頁上。正式引用為:Exp Econ

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中科院分區

2023年12月升級版

大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
經濟學 3區 ECONOMICS 經濟學 3區

2022年12月升級版

大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
經濟學 2區 ECONOMICS 經濟學 2區

2021年12月舊的升級版

大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
經濟學 3區 ECONOMICS 經濟學 3區

2021年12月升級版

大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
經濟學 3區 ECONOMICS 經濟學 3區

2020年12月舊的升級版

大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
經濟學 2區 ECONOMICS 經濟學 3區
名詞解釋:

基礎版:即2019年12月17日,正式發布的《2019年中國科學院文獻情報中心期刊分區表》;將JCR中所有期刊分為13個大類,期刊范圍只有SCI期刊。

升級版:即2020年1月13日,正式發布的《2019年中國科學院文獻情報中心期刊分區表升級版(試行)》,升級版采用了改進后的指標方法體系對基礎版的延續和改進,影響因子不再是分區的唯一或者決定性因素,也沒有了分區的IF閾值期刊由基礎版的13個學科擴展至18個,科研評價將更加明確。期刊范圍有SCI期刊、SSCI期刊。從2022年開始,分區表將只發布升級版結果,不再有基礎版和升級版之分,基礎版和升級版(試行)將過渡共存三年時間。

JCR分區(2023-2024年最新版)

JCR分區等級:Q2

按JIF指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:ECONOMICS SSCI Q2 256 / 597

57.2%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:ECONOMICS SSCI Q2 237 / 600

60.58%

Gold OA文章占比 研究類文章占比 文章自引率
55.65% 100.00%
開源占比 出版國人文章占比 OA被引用占比

名詞解釋:JCR分區在學術期刊評價、科研成果展示、科研方向引導以及學術交流與合作等方面都具有重要的價值。通過對期刊影響因子的精確計算和細致劃分,JCR分區能夠清晰地反映出不同期刊在同一學科領域內的相對位置,從而幫助科研人員準確識別出高質量的學術期刊。

CiteScore 指數(2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore 指數
4.1 2.127 1.631
學科類別 分區 排名 百分位
大類:Economics, Econometrics and Finance 小類:Economics, Econometrics and Finance (miscellaneous) Q1 52 / 242

78%

名詞解釋:CiteScore是基于Scopus數據庫的全新期刊評價體系。CiteScore 2021 的計算方式是期刊最近4年(含計算年度)的被引次數除以該期刊近四年發表的文獻數。CiteScore基于全球最廣泛的摘要和引文數據庫Scopus,適用于所有連續出版物,而不僅僅是期刊。目前CiteScore 收錄了超過 26000 種期刊,比獲得影響因子的期刊多13000種。被各界人士認為是影響因子最有力的競爭對手。

數據趨勢圖

歷年中科院分區趨勢圖

歷年IF值(影響因子)

歷年引文指標和發文量

歷年自引數據

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