İçeriğe geç
akaturk Akademik ölçüm

Akademisyen

BURAK TEZCAN

Araştırma Görevlisi

Selçuk Üniversitesi Teknoloji Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

Makale 4 YÖKSİS 1 · OpenAlex 3 Toplam atıf 1 h-indeks 1 · OpenAlex Q1 makale 0 Scopus · WoS Q1 0 Ortak yazar 1 0 Türk kurumu
  1. Ana Dal Mühendislik Temel Alanı
  2. Yan Dal Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği
Akademik özet YÖKSİS ve OpenAlex ayrı sayılır.
Makale 4
YÖKSİS1 OpenAlex3
Proje 0
Kitap 1
Bildiri 16

Atıf etkisi

OpenAlex YÖKSİS makalelerinden OpenAlex’te eşleşen: 3
h-indeks 1 Türkiye yüzdelik dilimi: 8 Üniversitesinde h-indekse göre 1.439. / 1.902
i10-indeks
0
Toplam atıf
1
Türkiye’de üst %92
Makale başına
0,3
FWCI
0,00
1,00 = dünya ortalaması
Dünyada üst %1
0
Dünyada üst %10
0

En çok atıf alan makaleleri

  1. Selçuk weather station and web-mobile applications 2022 1 atıf

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
1
akaturk profili olan
1
Ulusal kurum
0
Ortak yazarlı eser
%25

Ortak çalıştığı akademisyenler 1

  1. ŞAKİR TAŞDEMİR Profesör · Selçuk Üniversitesi aynı üniversite 1

Ulusal işbirliği 0 kurum

Kurum içi1 ortak eser · Selçuk 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 0 makale
OpenAlex atıf yüzdelik
Üst %10
Üst %100
Ort. · n 3 %11,9

Makaleler

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

4makale

Yayını olan dergiler

1 dergi

Daralt

Scopus (SJR)
Q10 Q20 Q30 Q40
WoS (JCR)
Q10 Q20 Q30 Q40
TR Index
0makale

Makale listesi

  1. 2018 German Credit Risks Classification Using Support Vector Machines Selçuk-Teknik Dergisi YÖKSİS

← Akademisyenlere dön