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Worker’s physical fatigue classification using neural networks

Escobar-Linero, Elena; Domínguez-Morales, Manuel ; Sevillano, José Luis

Tipo: Artículo
Año de Publicación: 2022
Volumen: 198
Número de artículo: 116784
Acceso abierto: Vía híbrida
Fuente Nº Citas Fecha Actualización
scopus1202-03-2024
wos502-03-2024
Dimensions
PlumX
Altmetric

Año: 2022

Journal Impact Factor (JIF): 8,5

CategoríaEdiciónPosiciónCuartilTercilDecil
ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONICSCIE23/275Q1T1D1
OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCESCIE6/86Q1T1D1
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCESCIE22/145Q1T1D2

Año: 2022

Journal Citation Indicator (JCI): 1,730

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecilPercentil
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE22/192Q1T1D288,80
ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC32/352Q1T1D191,05
OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE7/104Q1T1D193,75

Año:

2022

CiteScore:

12,600

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecil
Artificial Intelligence29/301Q1T1D1
Computer Science Applications40/792Q1T1D1
Engineering (all)11/302Q1T1D1

SJR año:

2022

Factor de Impacto:

1,873

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecil
Computer Science Applications53/763Q1T1D1
Engineering (miscellaneous)16/421Q1T1D1
Artificial Intelligence32/279Q1T1D2
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Agencia Código de Proyecto
"Consejeria de Economia, Conocimiento, Empresas y Universidad'' of the Junta de Andalucia, under Programa Operativo FEDER 2014-2020US-1263715
"Fondo Europeo de Desarrollo Regional'' (FEDER)-
Nota: los datos sobre financiación provienen de la WOS