- Издатель
- Frontiers Media
- Тип финансирования
- Неизвестно
Профиль журнала
Frontiers in Artificial Intelligence
- Квартиль Q4
- Открытый доступ: Gold
- В DOAJ
- Итоговый балл
-
7,93 из 100
сравнимо только внутри предметной подобласти Методика : Итоговый балл
- KZ-SJR
-
0,05
- Достоверность данных
-
60 из 100 средняя
Растёт
Показывает прошлый тренд достоверности данных, а не прогноз и не оценку качества.История достоверности данных Дата Достоверность 2026-10-23 35 2026-10-25 60 оценка наших данных о журнале, а не самого журнала Методика : Достоверность данных
Общая информация
- ISSN (печатный)
- 2624-8212
Издательская политика и стандарты
Открытый доступ и APC
- Тип открытого доступа
- Открытый доступ: Gold
Соответствие стандартам
- Членство в COPE
- Нет данных
- Соответствие Plan S
- Нет данных
- Лицензия
- CC BY
- Каталог DOAJ
- Проиндексирован в DOAJ
Метрики
Числа на 26.10.2026
- Итоговый балл
-
7,93
из 100; сравнимо только внутри предметной подобласти
Как рассчитано
Взвешенная сумма нормализованных метрик, шкала 0–100; веса версионируются и настраиваются, определяют позицию в рейтинге. Сравнивать только внутри одной предметной подобласти.
Полная методология - KZ-SJR
-
0,05
Как рассчитано
Итеративный PageRank-подобный расчёт по графу цитирований: вес цитаты зависит от рейтинга цитирующего журнала, отечественные цитаты — с версионируемым коэффициентом (1,10–1,25). Шкала 0–100.
Полная методология - Импакт-фактор
-
0,86
Как рассчитано
Цитирования текущего года на статьи журнала за предыдущие 2 года, делённые на число этих статей. Источник: Crossref/OpenAlex.
Полная методология - Импакт-фактор (5 лет)
-
0,86
Как рассчитано
Как импакт-фактор, но за 5-летнее окно: цитирования текущего года на статьи за предыдущие 5 лет, делённые на число этих статей.
Полная методология - CiteScore
-
0,23
Как рассчитано
Цитирования, полученные за трёхлетнее окно статьями журнала, опубликованными в это же окно, делённые на число этих статей. Источник: Crossref/OpenAlex.
Полная методология - h-индекс
-
1
Как рассчитано
Наибольшее число h, при котором h публикаций процитированы не менее h раз каждая.
Полная методология - h5-индекс
-
1
Как рассчитано
То же, что h-индекс, но только по публикациям за последние 5 лет.
Полная методология - Всего цитирований
-
7
Как рассчитано
Суммарное число цитирований всех публикаций журнала за период. Источник: Crossref/OpenAlex.
Полная методология - Цитирований на статью
-
0,23
Как рассчитано
Суммарные цитирования, делённые на общее число публикаций за период.
Полная методология - FWCI
-
2,62
Как рассчитано
Нормированная по области цитируемость: среднее по статьям отношение фактических цитирований к ожидаемым для подобласти и года; 1,0 — уровень области. Только для отображения, в веса ранжирования не входит.
Полная методология - RCR
-
1,81
Как рассчитано
Относительный коэффициент цитирования: сумма фактических цитирований журнала, делённая на сумму ожидаемых для его области и года (отношение сумм, в отличие от среднего отношений у FWCI). Объявлен в целевой конфигурации итогового балла; в действующем расчёте пока не участвует.
Полная методология - Eigenfactor
-
0,0061
Как рассчитано
Влияние по графу цитирований за 5 лет (PageRank-подобный расчёт без самоцитирований). Показывает долю журнала в общей сетевой массе цитирований (Σ по всем журналам = 100).
Полная методология - Article Influence Score
-
0,17
Как рассчитано
Eigenfactor, нормированный на долю статей журнала за 5-летнее окно: AIS = (0,01·EF) / article_share. Средний журнал корпуса Платформы = 1,0.
Полная методология - Индекс оперативности
-
0,04
Как рассчитано
Цитирования, которые статьи журнала получили в год публикации, делённые на число этих статей. Мгновенный отклик.
Полная методология - Период полужизни цитирований
-
1
Как рассчитано
Медианный возраст (в годах) процитированных в текущем году статей. Больше — дольше живут ссылки.
Полная методология - Доля Open Access
-
100 %
Как рассчитано
Доля статей за последние 5 лет с oa_status ∈ {gold, green, hybrid}. Источник: Crossref/OpenAlex/Unpaywall.
Полная методология - Доля межвузовского соавторства
-
83 %
Как рассчитано
Доля статей журнала за последние 5 лет, написанных в соавторстве двух и более разных казахстанских вузов. Внутристрановое (KZ↔KZ) сотрудничество; справочная метрика, не входит в рейтинг.
Полная методология
Нет данных по 1 показателю Доля международного соавторства Показать, как они считаются Свернуть список
Для этого журнала значения пока не рассчитаны. Как считается каждый показатель и какие данные ему нужны:
-
Доля международного соавторства
Доля статей журнала за последние 5 лет, среди авторов которых есть хотя бы один автор из страны, отличной от страны журнала. Статья с несколькими зарубежными соавторами считается один раз; статья, у которой не определима страна ни одного автора, в расчёт не входит. Источник: аффилиации Crossref/OpenAlex.
Методика : Доля международного соавторства
Методика
Откуда берутся эти цифры
Ни одно число на этой странице не введено наугад. Каждое собрано из внешних баз, сведено по идентификаторам, проверено и посчитано по фиксированной формуле. Ниже — весь путь целиком: откуда приходят данные, как они сводятся и проверяются и что считают показатели, из которых складывается итоговый балл. Формулу любого другого показателя раскрывает он сам — в сетке показателей выше.
Источники
Платформа собирает данные из одиннадцати внешних баз и сервисов. Каждый источник включается отдельно и имеет своё расписание опроса. Основные из них:
- Crossref — метаданные публикаций по DOI: авторы и сведения о журнале.
- OpenAlex — публикации, авторы, журналы, организации и тематические категории.
- ORCID — профили исследователей, их аффилиации и публикации.
- DOAJ — лицензии открытого доступа и признак индексации журнала в DOAJ.
- Unpaywall — статус открытого доступа статьи по её DOI.
Часть сведений вносится не сбором: отдельные поля заполняют редакции, данные вносят и правят администраторы, поддерживается загрузка файлов. Такие записи проходят те же правила сведения и достоверности, но внешним источником не считаются.
Окно расчёта
У каждого показателя своё окно: два года у импакт-фактора, три у CiteScore, пять у пятилетнего импакт-фактора и у базы ожидаемых цитирований. Рейтинги пересчитываются по регламенту, а не при каждом обновлении данных: плановый пересчёт идёт раз в сутки в ночные часы, во время пересчёта остаётся доступна предыдущая версия, а новые значения становятся публичными одновременно для всех объектов.
Проверка
Записи сводятся по DOI, журналы — по ISSN, а при отсутствии идентификаторов сравниваются названия: похожесть от 95 % даёт автоматическое слияние, 90–94 % — ручную проверку. Дубли не выбрасываются: при слиянии данные и связи переходят на основную запись, а её прежний адрес постоянно перенаправляется на неё, поэтому ранее опубликованные ссылки и выгрузки продолжают работать.
Ручные правки
Значение показателя может быть скорректировано редакцией платформы вручную. Публично показывается и участвует в сортировке именно скорректированное значение — в списках, рейтингах, профиле, сравнении, экспорте и открытых данных, — и рядом с ним стоит пометка о ручной коррекции. Формулы при этом не меняются: правка исправляет отдельное значение, а не методику.
Путь данных
Пять шагов от чужой записи о статье до числа на этой странице.
- 1
Сбор Записи о статьях, ссылках и авторах забираются из внешних источников по расписанию: у каждого источника оно своё и хранится вместе с ним. Сбой одного источника не останавливает сбор по остальным. У каждой записи учитывается, сколько независимых источников подтвердили данные.
- 2
Сведение Совпадение по DOI означает один и тот же объект, совпадение ISSN — один и тот же журнал. Совпадение не создаёт новую запись, а подтверждает уже собранную и увеличивает число подтвердивших источников; при отсутствии идентификаторов сравниваются названия.
- 3
Нормализация Названия, даты и форматы приводятся к единому виду; опорные идентификаторы — DOI у статей, ISSN у журналов, ORCID у авторов, ROR у организаций. Тематика не выводится заново: иерархия тем загружается в справочник, а готовые тематические назначения импортируются и агрегируются на уровень журнала. Отдельным правилом языковые версии одной работы связываются в группу, а не сливаются в одну запись, — неуверенные совпадения уходят на ручную проверку.
- 4
Оценка Каждая запись получает оценку достоверности от 0 до 100. Её поднимают подтверждённые идентификаторы, совпадение данных в нескольких независимых источниках, полнота обязательных полей и свежесть обновления; снижают — расхождения между источниками, отсутствие идентификаторов и источник низкого доверия. От 80 запись публикуется без дополнительной проверки; 60–79 публикуется, но с пониженной достоверностью, и ручная проверка желательна; ниже 60 не публикуется до подтверждения проверкой.
- 5
Расчёт Показатели считаются по формулам ниже и публикуются вместе с окном расчёта и достоверностью. Показатель, не прошедший порог достоверности, в итоговый балл не входит; объект, не прошедший порог публикации, не попадает ни в рейтинг, ни в когорту, по которой нормализуются метрики.
Формулы словами
То же, что раскрывается у каждого показателя, собранное в одну таблицу. Формулы фиксированы: смена методики вводится новой версией с датой вступления в силу, прежние результаты сохраняются с пометкой версии и задним числом не переписываются.
| Показатель | Что именно считается | Окно | Источники |
|---|---|---|---|
| Импакт-фактор | Среднее число цитирований статей журнала за двухлетнее окно: сумма цитирований делится на число статей за тот же период. | 2 года публикаций | Расчёт по собранному корпусу статей и цитирований |
| Импакт-фактор (5 лет) | То же правило с окном публикаций в пять лет. | 5 лет публикаций | Расчёт по собранному корпусу статей и цитирований |
| h-индекс | Наибольшее h, при котором у журнала есть h статей, процитированных не менее h раз. | Без годового окна: все статьи с известным числом цитирований | Расчёт по собранному корпусу статей и цитирований |
| h5-индекс | Тот же h-индекс, рассчитанный только по статьям последних пяти лет. | Статьи последних 5 лет | Расчёт по собранному корпусу статей и цитирований |
| CiteScore | Среднее число цитирований за трёхлетнее окно. | 3 года | Расчёт по собранному корпусу статей и цитирований |
| FWCI | Среднее по статьям от отношения фактических цитирований к ожидаемым для их предметной подобласти и года публикации. Значение больше единицы означает цитируемость выше средней. | 5 лет публикаций, цитирования накопительно | Корпус Платформы: работы Казахстана из OpenAlex и Crossref |
| KZ-SJR | Итеративный вес издания в сети цитирований между журналами: вклад цитирующего журнала пропорционален его собственному рангу, поэтому ссылка от более влиятельного журнала весит больше. К цитатам между разными казахстанскими журналами с подтверждённой принадлежностью применяется коэффициент локального воздействия; самоцитирование журнала и зарубежные цитаты учитываются с базовым весом. Готовые значения приводятся к шкале от 0 до 100 и распределяются по квартилям. | Отдельного окна нет | Расчёт по сети цитирований между журналами |
| Индекс оперативности | Среднее число цитирований, полученных статьями в год их публикации. | Текущий год | Расчёт по собранному корпусу статей и цитирований |
| Итоговый балл | Взвешенная сумма метрик. Метрики предварительно нормализуются внутри предметной подобласти — от 0 до 1 относительно максимума в ней, — там же считаются и квартили. Целевая конфигурация весов: импакт-фактор 25 %, KZ-SJR 20 %, CiteScore 15 %, h-индекс 15 %, RCR 15 %, квартиль 10 %; пока действует её сокращённое подмножество — KZ-SJR, импакт-фактор и h-индекс. | Отдельного окна нет: пересчитывается по регламенту | Перечисленные выше показатели |
Качество данных под всеми цифрами
Достоверность — служебная оценка наших данных об объекте, а не экспертная оценка самого объекта. Низкое значение означает, что источники расходятся между собой, не хватает обязательных полей или идентификаторов либо данные пришли из источника низкого доверия.
Расхождения между источниками платформа сверяет регулярно: критические поля и метрики, формирующие рейтинг, — не реже раза в неделю, менее чувствительные справочные данные — не реже раза в месяц. Малое расхождение фиксируется в журнале, существенное создаёт задачу на ручную проверку с назначенным ответственным.
Об ошибке в данных можно сообщить через форму обратной связи: обращение попадает в систему учёта и отслеживается до закрытия с ответом заявителю.
Методика меняется версиями: у каждой есть дата вступления в силу, а прежние значения задним числом не переписываются.
Предметные области и темы
Предметные области
- Медицина Physiology Asthma and respiratory diseases
- Социальные науки Public Administration Public Policy and Administration Research
- Информатика Artificial Intelligence Natural Language Processing Techniques
- Информатика Computer Vision and Pattern Recognition Advanced Neural Network Applications
- Социальные науки Law Digitalization, Law, and Regulation
- Социальные науки Political Science and International Relations E-Government and Public Services
- Информатика Computer Vision and Pattern Recognition Medical Image Segmentation Techniques
- Информатика Artificial Intelligence Topic Modeling
- Информатика Information Systems Cloud Computing and Resource Management
- Науки о принятии решений Information Systems and Management Technology Adoption and User Behaviour
- Информатика Artificial Intelligence Speech Recognition and Synthesis
- Инженерия Mechanical Engineering Design Education and Practice
- Социальные науки Safety Research Ethics and Social Impacts of AI
- Информатика Information Systems Artificial Intelligence in Education
- Медицина Transplantation Renal Transplantation Outcomes and Treatments
- Информатика Information Systems Recommender Systems and Techniques
- Информатика Computer Vision and Pattern Recognition Video Surveillance and Tracking Methods
- Информатика Signal Processing Speech and Audio Processing
- Психология Developmental and Educational Psychology Hearing Impairment and Communication
- Медицина Immunology and Allergy Allergic Rhinitis and Sensitization
- Медицина Health Informatics Artificial Intelligence in Healthcare and Education
- Психология Experimental and Cognitive Psychology Creativity in Education and Neuroscience
- Инженерия Industrial and Manufacturing Engineering Digital Transformation in Industry
- Медицинские специальности Health Information Management Artificial Intelligence in Healthcare
- Информатика Artificial Intelligence Sentiment Analysis and Opinion Mining
- Психология Social Psychology Human-Automation Interaction and Safety
- Инженерия Architecture Engineering Education and Pedagogy
- Информатика Artificial Intelligence Reinforcement Learning in Robotics
- Информатика Artificial Intelligence AI in cancer detection
- Информатика Computer Vision and Pattern Recognition Handwritten Text Recognition Techniques
- Науки о принятии решений Management Science and Operations Research Evaluation and Performance Assessment
- Медицина Public Health, Environmental and Occupational Health Organ Donation and Transplantation
- Психология Experimental and Cognitive Psychology Emotion and Mood Recognition
- Инженерия Industrial and Manufacturing Engineering Industrial Vision Systems and Defect Detection
- Информатика Computer Science Applications Online Learning and Analytics
- Искусство и гуманитарные науки Language and Linguistics Linguistics and Cultural Studies
- Информатика Artificial Intelligence Artificial Intelligence Applications
- Информатика Computer Vision and Pattern Recognition Robotic Path Planning Algorithms
- Инженерия Control and Systems Engineering Robot Manipulation and Learning
- Инженерия Media Technology Smart Cities and Technologies
- Информатика Computer Science Applications Open Education and E-Learning
- Инженерия Civil and Structural Engineering Infrastructure Maintenance and Monitoring
- Информатика Artificial Intelligence Intelligent Tutoring Systems and Adaptive Learning
- Информатика Signal Processing Music and Audio Processing
- Информатика Artificial Intelligence Domain Adaptation and Few-Shot Learning
- Информатика Artificial Intelligence Explainable Artificial Intelligence (XAI)
- Информатика Human-Computer Interaction Hand Gesture Recognition Systems
- Информатика Computer Vision and Pattern Recognition Human Pose and Action Recognition
- Инженерия Biomedical Engineering Soft Robotics and Applications
- Информатика Artificial Intelligence Bayesian Modeling and Causal Inference
- Биохимия, генетика и молекулярная биология Molecular Biology Biomedical Text Mining and Ontologies
- Бизнес, менеджмент и бухгалтерский учёт Organizational Behavior and Human Resource Management AI and HR Technologies
- Информатика Artificial Intelligence Advanced Graph Neural Networks
- Информатика Artificial Intelligence Machine Learning in Healthcare
- Информатика Information Systems Digital Education and Society
- Науки о принятии решений Management Science and Operations Research Impact of AI and Big Data on Business and Society
- Психология Social Psychology Mental Health via Writing
- Информатика Computer Vision and Pattern Recognition Digital Imaging for Blood Diseases
Темы журнала
Загрузка тем…
Похожие журналы и сеть цитирований
Положение журнала в сети цитирований между изданиями.
Загрузка…
Загрузка рекомендаций…
Выпуски и статьи
У этого журнала пока нет выпусков.
Последние статьи
-
Bayesian network-based risk stratification of allergic sensitization using NHANES population data
-
A multilingual heterogeneous knowledge graph framework for curriculum–vacancy–MOOC alignment: edge-weight regression with heterogeneous graph transformers for educational recommendation
-
Multi-Level Deep Deterministic Policy Gradient reinforcement learning for safety-constrained trajectory optimization of collaborative industrial robots
-
Context-aware KazRoBERTa with transformer-based candidate re-ranking for Kazakh spelling correction
-
A transformer-based reinforcement learning framework for autonomous training of industrial robotic manipulators
-
Artificial intelligence and the transformation of education: a systematic narrative review towards adaptive epistemic ecosystems and post-linear pedagogy
-
Organizational adoption of AI-driven digital twins: evidence from the hospitality industry
-
Supervised vs. adversarially pre-trained pseudo-label generators for semi-supervised breast cancer patch classification
-
Generative LLMs for educational recommendation
-
Automatic transformation of Kazakh text into sign language glosses using multilingual transformer-based models
Редакционная коллегия
Редакционная коллегия этого журнала пока не собрана.
Открытые рецензии
Источник: ручной ввод редакцией или администрацией. Рецензии не влияют на рейтинг.
Загрузка рецензий
Соответствие международным рейтингам
Это данные RankScience, разложенные в структуре рейтинга, — не официальные баллы.
Загрузка…
Редакторам
Раздел для редакции журнала, а не для читателя: справочные подсказки по тематическому профилю издания и публикациям в литературе. На рейтинг не влияют.
Загрузка подсказок…