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Mathematical Population Studies
《Mathematical Population Studies》收录于 SCIE、SSCI、Scopus、Web of Science核心合集，影响因子 1.3，JCR 分区 Q2（基于2024年JCR数据）。发表人口学的数学和统计研究，以及在更广泛背景下的人口科学数学方法，涵盖数学人口学、统计人口学及社会科学中的数学应用
期刊基础信息
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| 出版方 | Taylor & Francis Ltd.（英国） |
|---|---|
| ISSN | 0889-8480（印刷版） |
| 收录数据库 | SCIE、SSCI、Scopus、Web of Science核心合集 |
| 影响因子 | 1.3 |
| 5 年影响因子 | 1.4 |
| JCR 分区 | Q2（基于2024年JCR数据） |
| 出版周期 | 季刊（Quarterly） |
| 审稿周期 | 审稿人通常在3-4周内提交评审意见 |
| 学科领域 | 人口学、数学、统计学、社会科学研究方法 |
| 收稿类型 | 原创研究论文 |
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这本刊近年在关注什么
从该刊已归档的专题记录里读出的方向倾向，不是投稿建议
本站归档中该刊共有 2 条专题记录，投稿截止日期均在 2026 年。各条专题的方向彼此不重复，没有出现两次以上的共同议题；这说明该刊的专题组稿较为分散，不宜据此推断固定偏好。本站按历史归档收录，不标注收稿状态；该刊当前是否接收投稿，以期刊官网公告为准。
历年专题归档
历史归档记录，按投稿截止日期倒序；不代表当前收稿状态，是否仍可投稿以期刊官网公告为准
人口动态研究的高级计算与数学模型专题
本期特刊旨在征集应用于变化世界背景下人口动态研究的高级计算与数学模型，旨在为理解生态、环境及社会过程提供定量框架，以应对全球快速变化带来的挑战
人口健康与生物医学系统研究专题
本期特刊旨在征集将人工智能与严谨数学建模相结合、应用于人口健康与生物医学系统研究的原创成果，重点在于推动基于群体层面现象的分析与预测
收稿方向与投稿要求
以下为该刊自行公布的收稿取向与写作要求原文要点，未作改写
用于群体研究的大规模基因组与组学数据的广义学习算法；群体遗传学与疾病关联的机器学习方法；群体尺度生理过程的动力系统建模
疾病进展与流行病动力学的微分方程模型；群体疾病传播的网络与图论模型；基因调控与蛋白质相互作用网络的图论分析
群体水平代谢与信号通路的数学建模；用于生物标志物识别与预测的群体尺度AI模型；人口健康模型中的参数估计与敏感性分析；生物群体系统的稳定性与分岔分析；大规模群体数据整合的计算方法
研究需体现数学严谨性、群体相关性及方法学创新，鼓励衔接AI方法与人口健康建模（包括理论发展、计算技术与数据验证），以提升预测准确性、可解释性及实用性
怎么用这一页
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读专题归档时，看重复出现的模式而不是看单条：同一议题被反复组稿，通常说明编委会长期关注它； 只出现过一次的方向，可能只是某位客座编辑的临时组稿，不代表刊物的常规取向。 而是否值得投，还取决于你的研究问题与该方向的契合度、数据是否已经就绪、 以及剩余时间能否支撑一轮完整的写作与内部审阅，这些都要结合稿件现状单独评估。
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