中科院分區(qū)在SCI期刊中具有重要地位，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

投稿參考：中科院分區(qū)為科研人員選擇投稿期刊提供了重要依據(jù)。高分區(qū)期刊通常具有較高的學術聲譽和影響力，科研人員可以根據(jù)自己的研究領域和成果水平，選擇合適分區(qū)的期刊投稿，提高論文被接受和發(fā)表的機會。

學術評價：國內(nèi)許多高校和科研機構(gòu)在對科研人員進行績效考核、職稱評定、科研獎勵等方面，常常將中科院分區(qū)作為重要的評價指標之一。

學術影響力提升：進入中科院分區(qū)表是對期刊學術質(zhì)量和影響力的一種認可，尤其是對于一些新興期刊或發(fā)展中的期刊來說，獲得較好的分區(qū)能夠吸引更多優(yōu)秀的稿件和讀者，進一步提升期刊的學術影響力。

雜志簡介

《International Journal Of Biostatistics》是一本在數(shù)學領域具有重要影響力的學術期刊，由出版社Walter de Gruyter GmbH出版，出版地區(qū)為：UNITED STATES。

一、基本信息

創(chuàng)刊時間：2005年
出版周期：Irregular
ISSN：2194-573X，E-ISSN：1557-4679

定位：

《國際生物統(tǒng)計學雜志》（IJB）致力于發(fā)表新的生物統(tǒng)計學模型和方法、新的統(tǒng)計理論以及統(tǒng)計方法的原創(chuàng)應用，以解決生物、醫(yī)學、公共衛(wèi)生和農(nóng)業(yè)科學領域出現(xiàn)的重要實際問題，重點是半?yún)?shù)方法。鑒于生物統(tǒng)計學領域存在許多發(fā)表替代方案，IJB 為生物統(tǒng)計學研究提供了一個發(fā)表平臺，重點關注現(xiàn)代方法，這些方法通常基于機器學習和其他數(shù)據(jù)自適應方法，同時提供獨特的閱讀體驗，迫使作者明確論文中涉及的統(tǒng)計推斷問題。IJB 旨在讓該雜志涵蓋整個生物統(tǒng)計學領域，從理論進展到將實際問題轉(zhuǎn)化為統(tǒng)計框架的相關且合理的翻譯。電子出版還允許附加數(shù)據(jù)和軟件代碼，并為可重復的研究打開大門，使讀者能夠輕松復制論文中描述的分析。原創(chuàng)研究和評論文章以及將合理的統(tǒng)計方法應用于實際問題的文章都將受到熱烈歡迎。

二、內(nèi)容特色

內(nèi)容特色：文章風格兼顧專業(yè)性與可讀性，適合不同背景的讀者。

三、學科領域與覆蓋范圍

主要學科：數(shù)學-數(shù)學與計算生物學。
覆蓋范圍：該刊發(fā)文范圍涵蓋MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY等領域。

四、學術影響力與評價

影響因子與分區(qū)：《International Journal Of Biostatistics》雜志的影響因子為1 ，JCR分區(qū)：Q3區(qū)，中科院分區(qū)：大類學科：數(shù)學，分區(qū)：4區(qū)，小類學科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY數(shù)學與計算生物學，分區(qū)：4區(qū)。

發(fā)文量與Gold OA占比：年發(fā)文量：24，Gold OA文章占比：12.26%。