中科院分區在SCI期刊中具有重要地位，主要體現在以下幾個方面：

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

學術評價：國內許多高校和科研機構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：進入中科院分區表是對期刊學術質量和影響力的一種認可，尤其是對于一些新興期刊或發展中的期刊來說，獲得較好的分區能夠吸引更多優秀的稿件和讀者，進一步提升期刊的學術影響力。

雜志簡介

《Research Synthesis Methods》是一本在生物學領域具有重要影響力的學術期刊，由出版社Wiley-Blackwell出版，出版地區為：ENGLAND。

一、基本信息

創刊時間：2010年
出版周期：4 issues/year
ISSN：1759-2879，E-ISSN：1759-2887

定位：

《研究綜合方法》是一本多學科同行評審期刊，致力于開發和傳播設計、實施、分析、解釋、報告和應用系統研究綜合的方法。它旨在促進有關研究綜合方法的知識的創造和交流，這些知識對于進行或使用研究綜合的許多領域和學科具有普遍意義或實用性。研究綜合在健康和社會科學中很常見，本期刊探討的許多方法將直接適用于這些學科及其從業者。該期刊的目的是使這些領域以及其他領域相互融合，以豐富所有科學學科的研究綜合方法。

二、內容特色

內容特色：文章風格兼顧專業性與可讀性，適合不同背景的讀者。

三、學科領域與覆蓋范圍

主要學科：生物學-數學與計算生物學。
覆蓋范圍：該刊發文范圍涵蓋MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY等領域。

四、學術影響力與評價

影響因子與分區：《Research Synthesis Methods》雜志的影響因子為5 ，JCR分區：Q1區，中科院分區：大類學科：生物學，分區：2區，小類學科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY數學與計算生物學，分區：1區。

發文量與Gold OA占比：年發文量：68，Gold OA文章占比：51.67%。