İçeriğe geç
akaturk Akademik ölçüm

Akademisyen

MUHAMMED SAİD ATAŞ

Araştırma Görevlisi

Siirt Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

Makale 1 YÖKSİS 1 · OpenAlex 0 Toplam atıf 1 h-indeks 1 · OpenAlex Q1 makale 0 Scopus · WoS Q1 0 Ortak yazar 2 0 Türk kurumu
  1. Ana Dal Mühendislik Temel Alanı
  2. Yan Dal Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği
Akademik özet YÖKSİS ve OpenAlex ayrı sayılır.
Makale 1
YÖKSİS1 OpenAlex0
Proje 2
Kitap 0
Bildiri 0

Atıf etkisi

OpenAlex YÖKSİS makalelerinden OpenAlex’te eşleşen: 1
h-indeks 1 Türkiye yüzdelik dilimi: 8 Üniversitesinde h-indekse göre 358. / 537
i10-indeks
0
Toplam atıf
1
Türkiye’de üst %92
Makale başına
1,0
FWCI
0,12
1,00 = dünya ortalaması
Dünyada üst %1
0
Dünyada üst %10
0

h-indeks ve atıflar, bu akademisyenin YÖKSİS makalelerinden OpenAlex’te eşleşenlerin atıf sayılarından hesaplanır (Google Scholar, WoS veya Scopus değildir). Eşleşmeyen makalelerin atıfı dahil değildir. OpenAlex yazar profilindeki h-indeks: 1.

Alan sıralaması

YÖKSİS ?

İşbirliği ağı

YÖKSİS eser kayıtlarındaki yazar listelerinden. Aynı eserin mükerrer kayıtları bir kez sayılır; kurumlar ortak yazarların YÖKSİS’teki güncel kurumudur.

Ortak yazar
2
akaturk profili olan
2
Ulusal kurum
0
Ortak yazarlı eser
%100

Ortak çalıştığı akademisyenler 2

  1. CÜNEYT ÖZDEMİR Doçent · Siirt Üniversitesi aynı üniversite 1
  2. YAHYA DOĞAN Doçent · Siirt Üniversitesi aynı üniversite 1

Ulusal işbirliği 0 kurum

Kurum içi1 ortak eser · Siirt Üniversitesi

Başka bir Türk üniversitesiyle ortak eser bulunamadı.

Dizin çeyrekleri

?
Scopus (SJR) 0
  • Q1 0 —
  • Q2 0 —
  • Q3 0 —
  • Q4 0 —
WoS (JCR) 0
  • Q1 0 —
  • Q2 0 —
  • Q3 0 —
  • Q4 0 —
TR Index 1 makale
OpenAlex atıf yüzdelik
Üst %10
Üst %100
Ort. · n 1 %39,8

Makaleler

YÖKSİS ve OpenAlex kaynak ayrımıyla makaleler; quartile ve TR Index ile daraltabilirsiniz.

1makale

Yayını olan dergiler

1 dergi

Daralt

Scopus (SJR)
Q10 Q20 Q30 Q40
WoS (JCR)
Q10 Q20 Q30 Q40
TR Index

Makale listesi

  1. 2024 Performance Comparison of Deep Learning Lane Detection Models for Autonomous Vehicles Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi DOI 10.21605/cukurovaumfd.1605865 YÖKSİS TR Index OpenAlex 39.8%

← Akademisyenlere dön