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论文发表英文快吗
越来越多的国内作者开始选择英文，那么发表英文刊物快吗?这并不能一概而论，不能笼统的说英文刊物就比国内快，影响论文发表时间因素有很多，下面针对这些因素展开讲解：
一、英文级别：英文普刊发表往往简单许多，所需要的时间也短一些，而级别高的核心，比如sci、ssci等发表论文时间长一些。
二、审稿时间：论文发表整个过程中占据时间长的就是审稿，英文有初审，外审，终审等环节，这个时间和论文内容以及行业是有关系的，有数据支持，科学性，实用性严谨的论文审稿周期会长很多。
三、作者修改论文情况：审稿之后论文可能就需要大修，小修，这和论文质量有关系，高质量的论文，审稿通过的就快，返修次数少，需要时间就短，质量却在欠缺，难免要退稿多次修改，甚至是拒稿，需要的时间就很长。
四、刊期安排：这是审稿录用之后的事情，和英文的发行周期有关系，月刊，双月刊，季刊往往是受欢迎的，稿源也比较多，而且安排的论文还要关注时事热点，时效性强的论文可能需要先安排，一般的论文可能会因此而延期。
以上就是论文发表英文时间影响因素，由此也能看出时间上并不好定性，作者能做的就是提高论文质量，提交论文后配合编辑部工作，及时的修改自己的论文，现在论文不仅需要见刊，还往往要求能够检索到，作者还要预留出这段时间，论文才能派上用场。
英文投一篇论文需要多久
英文投一篇论文需要多久?3个月到一年左右，发表英文论文的时间没有一个固定的标准。并不是每一本英文杂志的出版周期都很漫长，因为国外英文和国内的一样，也分为普通和核心，因此，国际核心类英文出版的时间都会相对较长。
比如我们熟知的sci、ei这类刊物，这类对稿件的质量要求较高，审稿周期会比较长，发表周期也比较长，如果是英文普通发表周期则不会特别长，这一点与国内普刊、核心刊物的区别是一样的。
至于英文论文发表的具体时间周期是多久，这要看具体的刊物，还要看作者个人的能力水平，因此时间周期上没有统一标准，如果作者具有的科研能力和英文写作能力，可以顺利发表sci刊物，时间周期也不会特别长，发表同样刊物如果作者能力一般所需的时间就会更长，另外作者还需要对文章进行修改完善，这个时间也是因人而异的。
虽然现在很多论文发表，例如：月刊、半月版，甚至旬刊，但还是建议作者提前做好准备，特别是每年3月、9月是论文发表的高峰时期。可以说，所有正规学术杂志社都面临大量积压的稿件，版面非常紧张。因此，即使作者此时想发表论文，也要提前准备，这样可以方便快捷的发表，也不担心审稿时间太长或者推迟了。
英文有级别划分吗?其实与国内一样，英文的划分也是有核心和普刊之分的，比如我们为熟知的SCI、SSCI、EI等，就是国际核心，其在国际上的性、影响力以及认可度等，都非常的高，而除了这类国际核心外，其余的就是英文普刊了。
一般来说，国内作者在国际英文上发表论文，大都是选择国际核心这类**的，尤其是科研人员，或者是需要评职，如别职称，还有高校的硕博毕业生等，大都会有对SCI、EI等这类的国际核心做要求。英文普刊则较少，但也有，也是被认可的，而且相比于国内普刊来说，可能更高一级别，并且性价比也高一些。这里可以详细了解一下国际普刊和国内普刊哪个好。
和国外不同的是，国内核心与普刊划分的较为详细，如国内核心有：北核、南核、CSCD、科技核心等，而普刊则又分为省级和。通常国内都会有明确的级别对应，当然这也仅仅是为了方便让大家区分而划分的级别，目前也较为认可的划分，但其实国家并没有对刊物做过级别之分。
英文怎么区分影响力大小
不同的英文也有影响力大小之分，影响因子是决定英文影响力的关键因素之一，这个不用说了，即使的时间不长，但是影响因子高的话，经过几年或几十年的发展，名气就很快起来了，如Nature系列杂志的影响力就很高，那么对于普通英文来说，英文怎么区分影响力大小?
现在世界公认的一种方式是利用Web of Science中的SSCI目录，通过搜索并引用其中的一些文章来进行参考。
现在大家都会觉得只要是SSCI目录里面的文章就是好文章。这是由于很多在SSCI期刊上发表论文的研究者只会去引用其它发表在SSCI期刊上的文章，而不引用新兴杂志上的文章，这使得SSCI期刊越来越好，越来越被研究者认可。很多研究者对于开放、自由的存在偏见，其实这些上面也有很好的文章，并且能很方便去查阅和引用。
但是很多高质量的并不在SSCI名单上，当大家都只关注SSCI期刊时，不利于这些的发展。有些的编辑会代表大部分来自于东亚，特别是中国台湾地区，这样容易形成编辑会的特优势。
有学者对Web of Science和Scopus两个数据库所包含的杂志数量做过比较，发现这两个之间有所交叉，但是又存在很大不同。例如 Scopus的有14069个，Web of Science的只有2818个，两者共有的有13074个。对比Web of Science数据库，Scopus中所包含的数量更多。
我们不要盲目的去相信各种数据库统计的论文被引用量，因为有些数据库的统计结果并不能反映真实的引用数量，只能作为参考。
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