理论计算化学精选期刊（四）
从这周起，公众号将会介绍一些理论与计算化学领域的相关期刊。
每个期刊分为两个部分来介绍：1.主要介绍期刊大致情况，以及期刊近五年发文的一些数据统计等内容；2.将会选取过去一年在期刊中引用率排名前十的文章，进行概述。
期刊二：npj Computational Materials
npj Computational Materials是一本开放获取的自然研究期刊，致力于发表高质量的论文，报告材料科学中计算技术的发展和应用的重大进展。
《npj Computational Materials》由施普林格·自然与中国科学院上海陶瓷研究所合作出版。中国科学院上海硅酸盐研究所(SICCAS)成立于1959年，是中国科学院致力于先进无机非金属材料研究的综合性研究机构。研究范围涵盖高性能结构陶瓷、特种功能陶瓷、合成晶体、特种无机涂层、生物医用材料以及无机材料的分析和测试方法，积极推动人工晶体、功能陶瓷、结构陶瓷等领域的技术转移。
为什么要在npj Computational Materials上发表?
出版计算方法的发展，更好地理解材料。
通过外部和内部编辑之间的强大合作，独立性和质量。
进步与现代：通过开放获取和出版创新为研究人员创造价值。
目标及范围→
npj Computational Materials发表高质量的研究论文，这些论文应用计算方法设计新材料，并增强我们对现有材料的理解。促进这些目标的新的计算技术——以及对现有方法的改进——也受到欢迎，补充计算发现的实验论文也受到欢迎。
npj Computational Materials的2年影响因子为12.241(2021)，文章下载量为1,138,590(2021)，从投稿到第一次编辑决定有11天。
代表性期刊范围包括:应用和发展现有的和新兴的理论和模拟方法来研究材料的整体(有机和无机)。新材料的结构和性能预测，如“设计材料”模式。对材料的基本原理、行为和性能有了新的认识。用于验证、支持和扩展计算结果的综合/互补实验工作。高通量技术-计算和实验-用于大数据集生成和材料数据挖掘。
内容类型
文章|简讯|评论|社论|热点|观点|综述
文章是一项实质性的研究，包含一个复杂的故事，通常涉及几种技术或方法。正文(不包括摘要、方法、参考文献和图例)一般不超过4000-4500字。摘要一般为150字，未注明出处。文章最多有10个显示项目(图和/或表)。引言部分之后是标题为结果、讨论、方法和数据可用性的部分。结果和方法应按主题小标题划分;根据编辑的判断，讨论可以包含副标题。作为指导方针，文章有大约60个参考文献。文章包括收到和接受的日期。它们可以附有补充资料。文章经过同行综述。
《简讯》是一篇高质量、广受关注的简明研究报告。简短的交流以简短的摘要开头(3句话，通常不超过70个单词)。正文一般为1000 - 1500字，包括摘要、参考文献和图例，不含标题。简要通讯通常不超过2个显示项目，尽管这可能在编辑的自由裁量权灵活。简要通信包括方法和数据可用性部分。作为指南，《简讯》大约有20个参考文献。简短通信包括收到和接受的日期。它们可以附有补充资料。《简讯》经过同行综述。
注释是一种非常灵活的格式;评论可以是关于政策、科学和社会或纯粹的科学问题。主要的标准是它们应该引起广大读者的直接兴趣，并且应该以易于理解的非技术风格编写。它们的长度通常是1000-2000字。因为内容是可变的，所以格式也是灵活的。评论通常不包含主要的研究数据，尽管它们可能会呈现“社会学”数据(资助趋势、人口统计、书目数据等)。引用通常不超过25个。
注释包括收到和接受的日期。评论通常是同行综述的。
社论在总编辑的指导下，由本刊资深编辑团队撰写。它们通常不经过同行评议，尽管它们可以由编辑团队自行决定，并以收到和接受的日期出版。
热点对发表在npj Computational Materials上的同行评议文章的重要科学评论和澄清，可以作为“引起的事项”提交。
观点是一种学术评论和讨论主要研究文献的格式，这些文献对于评论来说过于技术性，但不符合评论的标准——要么是因为范围太窄，要么是因为作者主张有争议的立场或推测性假设，或者主要讨论来自一个群体的工作。在研究争议中主张相反观点的两篇评论通常以观点的形式发表。正文一般不应超过3000字。作为指导原则，观点图允许最多70个引用。观点总是经过同行综述，并包括收到和接受的日期。
《综述》是对某一研究领域最新发展的权威性、平衡性和学术性的综述。平衡的要求并不妨碍作者提出具体的观点，但如果在该领域存在争议，作者必须以公平的方式对待它们。评论通常是3000-4000字，并且强烈鼓励插图。引用通常限制在100个以内，可能有例外。引用应该是有选择性的。综述的范围应该足够广泛，不受单个实验室工作的支配，特别是不受作者自己工作的支配。审查包括收到和接受的日期。综述总是经过同行综述的。
自2015年创刊发文以来，截止目前，累计共1102篇，由此可见，该期刊整体年均发文量还是比较低的。这里，我们主要来看一下自2018年至2022年近五年发文及其相关数据统计(注：此文所有的统计数据，都是基于Elsevier旗下的Scopus数据库。)
该期刊自2018年至2022年历年发文量如下图所示：
由图所知，2018年创刊年发文量最少，2019年稳步上升，2020年不但没有受到疫情影响，全年发文量反而上升明显，随后两年逐渐递增，2021年发文量已经达到两百篇以上了，可见涨势喜人。但总体上，该期刊全年发文量比较少，也不知是缺少宣传还是故意控制发文量。
从个人发文量来看，来自美国田纳西大学的Kalinin, S.V.，近五年发文量达到23篇，遥遥领先，领先第二名8篇。由此可见，该研究生近五年的研究收获颇丰。
从归属机构来看，发文量排名第一的依然是中国科学院，高达45篇，不愧是中国的科研第一方阵，发文量可见一斑，实力同样不容小觑。与其并列第一名的是美国橡树岭国家实验室，实力同样不容置疑；第三名仍来自中国，中国教育部。值得注意的是，发文量排名前十的机构中，有8所机构或大学来自美国，剩下的两所就是中国科学院和中国教育部。可见，美国还是牢牢地占据着科研强国的地位。
再结合发文地区汇总来看，发文量前十的国家或地区中，美国发文量排名第一，高达494篇，远远领先于第二名的中国236篇。但中国又远远领先第二名的德国，123篇。再结合自创刊以来发文总量来看，共发表了1102篇文章，有美国人和中国人参与的文章，加在一起贡献了将近70%，这体量确实体现了美国和中国在科研领域的强劲表现。
接下来，我们简单分析一下这五年该期刊发文的关键词变化：
这是五年所有关键词云图的体现：
2018年至2022年的关键词频次前十的关键词如下：
Machine learning: 98 次
Density functional theory: 85 次
First-principles calculation: 69 次
Molecular dynamics: 64 次
Calculations: 62 次
Forecasting: 55 次
Transition metals: 47 次
Topology: 47 次
Electronic structure: 45 次
Computation theory: 42 次
这些关键词更准确地反映了近五年的研究趋势，重点集中在机器学习、密度泛函理论、分子动力学、计算理论等方面。
这些关键词反映了这五年间科研的主要方向和热点主题。
如果再将这五年的关键词频次排名前十的关键词做成直方图，如下：
从2018年至2022年的关键词频次直方图中，我们可以观察到以下趋势：
以下是近五年每一年的前十名关键词的观察和分析：
“Machine learning”：这个关键词在最近几年多次出现在前十名中，反映了机器学习在科学研究中的重要地位和流行趋势。
“Density functional theory”和“First-principles calculation”：这些关键词与计算理论和量子化学有关，表明这些方面的研究在最近几年中一直很活跃。
“Molecular dynamics”：分子动力学的研究也在近五年中保持了较高的关注度。
年度变化：虽然一些关键词在近五年中持续受到关注，但每一年的前十名关键词也反映了特定研究方向和主题的变化和新兴趋势。
多样性：每年的前十名关键词涵盖了从计算理论到物性预测等多个领域，显示了科学研究的多样性和广泛性。
总体而言，这些关键词和图表为我们提供了近五年科学研究的关键趋势和焦点领域的深入了解。
最后，我们一起来再看一下该期刊这五年的影响因子的变化情况：
基本上是逐年上升，尽管2022年下降到9.7，但仍稳定在10左右。
