Akademisyen
ALİHAN SUİÇMEZ
Araştırma Görevlisi
Atıf etkisi
OpenAlex YÖKSİS makalelerinden OpenAlex’te eşleşen: 5 + YÖKSİS · ortak yazar kaydı: 2
h-indeks
3
Türkiye yüzdelik dilimi: 8
Üniversitesinde h-indekse göre 416. / 610
- i10-indeks
- 1
- Toplam atıf
- 39 Türkiye’de üst %71
- Makale başına
- 5,6
- FWCI
- 0,65 1,00 = dünya ortalaması
- Dünyada üst %1
- 0
- Dünyada üst %10
- 1
En çok atıf alan makaleleri
- Detection of melanoma with hybrid learning method by removing hair from dermoscopic images using image processing techniques and wavelet transform
- An Overview of Classification of Electrooculography (EOG) Signals by Machine Learning Methods
- LUNG CANCER DETECTION BY HYBRID LEARNING METHOD APPLYING SMOTE TECHNIQUE
Nasıl hesaplanır?
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. Ortak yazarların YÖKSİS kayıtlarında bu akademisyenin YÖK kimliğiyle etiketlenen 2 makale (30 atıf) yalnızca atıf, h-indeks ve i10 hesabına katılır; makale sayıları, yüzdelik dilimler ve sıralamalar kendi YÖKSİS listesinden hesaplanır. OpenAlex yazar profilindeki h-indeks: 3.
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
- 1
- Ortak yazarlı eser
- %20
Ortak çalıştığı akademisyenler 2
- CENGİZ TEPE Doçent · Ondokuz Mayıs Üniversitesi 1
- MEHMET SERHAT ODABAŞ Profesör · Ondokuz Mayıs Üniversitesi 1
Ulusal işbirliği 1 kurum
- Ondokuz Mayıs Üniversitesi 1 eser · 2 akademisyen
Dizinler ve atıf yüzdelikleri
?Üst %10
Üst %100
Ort. · n 4
%33,2
Makaleler
YÖKSİS ve OpenAlex kaynak ayrımıyla makaleler; quartile ve TR Index ile daraltabilirsiniz.
Yayını olan dergiler
1 dergi
Daralt