10分左右的综合性SCI期刊推荐，这几本都是1区顶刊，投稿前需要做好充分准备

影响因子10分左右的综合性SCI期刊，基本上都是中科院一区的刊物，学术认可度很高。这类期刊的特点是收稿范围宽，几乎覆盖所有自然科学领域，但正因为覆盖范围广、影响因子高，投稿竞争也非常激烈。下面这四本就是典型的10分级别综合性期刊，前三本是真正意义上的综合性期刊，最后一本虽然属于计算机科学大类，但它的机器学习方向也接收很多跨学科的应用研究。

Nature Communications

关键数据： 影响因子14.7左右，中科院综合性期刊1区，Nature Portfolio旗下，年发文量约7000篇，开放获取。

这本是干啥的： Nature旗下的综合子刊，跟Nature正刊的“只收颠覆性突破”定位不同，Nature Communications门槛低一些，只要研究扎实、逻辑完整、有一定创新性就行。物理、化学、生物、材料、环境、医学都收，覆盖面非常广。对整个行业的影响： 年发文量接近7000篇，是Nature系列里最被广泛投稿的期刊之一。很多人说它是Nature正刊的“降级版”，但实际上它的影响因子14.7，比很多专业顶刊都高。对社会有啥价值： 开放获取，传播范围广，跨学科研究能更快地被不同领域的人看到。审稿特点： 审稿周期平均1个月，在1区顶刊里算很快的。版面费不便宜，但能发一篇对职称晋升的支撑作用很明显。适合有扎实数据、想投Nature系列但觉得正刊太难的研究者。

Science Advances

关键数据： 影响因子11.7左右，中科院综合性期刊1区，Science旗下综合子刊，年发文量约2200篇，开放获取。

这本是干啥的： Science旗下的综合子刊，可以理解为Science正刊的“平替版”，覆盖所有自然科学方向，要求研究有广泛的科学意义。对整个行业的影响： Science和Nature是学术界的“两座大山”，它们旗下的子刊自然也是顶级的。Science Advances跟Nature Communications、Advanced Science形成了综合期刊的“三足鼎立”格局。对社会有啥价值： 开放获取，传播范围广。审稿特点： 审稿周期约29周，是这几本里最慢的。国人占比约12%。适合研究质量过硬、不着急出结果、想拿Science品牌背书的团队投稿。

Journal of Advanced Research

关键数据： 影响因子12.0左右，中科院综合性期刊1区，应用自然科学跨学科期刊，开放获取。

这本是干啥的： 这本期刊的定位是“应用自然科学”，覆盖医学、药学、牙科、物理治疗、兽医学、生物学、分子生物学、生物技术、化学、物理学、生物物理学、地质学、天文学、环境科学。对整个行业的影响： 这本期刊的影响因子近几年涨得很快，现在已经稳定在10分以上。它的特点是偏“应用”，不像Nature Communications那样偏“基础”或者“跨学科”。对社会有啥价值： 更强调研究的应用价值，跟实际问题的解决结合得更紧。审稿特点： 1区，审稿效率在同类期刊里算不错的，对应用导向的研究更友好。适合做有明确应用场景的研究、想投1区综合期刊但觉得Nature Communications竞争太激烈的作者。

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems

关键数据： 影响因子10.0左右，中科院计算机科学1区（小类计算机硬件1区），IEEE旗下人工智能领域旗舰期刊，年发文量约500篇。

这本是干啥的： 神经网络与学习系统的理论与应用——深度学习、强化学习、神经网络架构、机器学习算法、人工智能应用都在范围内。虽然它的大类是计算机科学，但机器学习方法已经渗透到几乎所有自然科学和工程领域，所以它也接收大量跨学科应用研究。对整个行业的影响： 这本期刊是人工智能和机器学习领域认可度最高的期刊之一，在计算机和人工智能圈子里影响力很大。对社会有啥价值： AI技术的快速进步跟这本期刊上的基础算法和理论创新有直接关系，很多经典的深度学习算法都首发或深度发展于此。审稿特点： 1区，审稿标准对算法创新性和数学推导的严谨性要求很高。适合做机器学习算法开发、神经网络理论、AI应用方法的研究者投稿，如果你的研究涉及AI在某个领域的应用且算法有创新，哪怕不属于传统“综合性期刊”范畴，这本也很值得考虑。

10分综合期刊到底怎么选？几点实在建议

这四本期刊里，做各方向基础研究、想投Nature系列且审稿快的，Nature Communications是最稳妥的选择。做高质量研究、想拿Science品牌背书但不着急出结果的，Science Advances可以考虑，但29周的审稿周期要做好心理准备。做应用导向研究、想投1区综合期刊但觉得Nature Communications竞争太激烈的，Journal of Advanced Research近年发展势头不错，对应用研究更友好。做机器学习算法开发、AI应用方法创新的研究者，IEEE TNNLS是人工智能领域最顶级的期刊之一，虽然大类不是综合性期刊，但在AI方向算顶刊。

投稿前上官网确认最新的影响因子和收稿范围。10分级别期刊竞争激烈，投稿前建议让同领域的同行帮忙把关一下文章质量和创新性，再决定投哪本。