İçeriğe geç
akaturk Akademik ölçüm

Akademisyen

MUHAMMED SAİD ATEŞ

Öğretim Görevlisi

Bingöl Üniversitesi Bingöl Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu Elektrik Ve Enerji Bölümü

Makale 1 YÖKSİS 1 · OpenAlex 0 Toplam atıf 0 h-indeks 0 · OpenAlex Q1 makale 0 Scopus · WoS Q1 1 Ortak yazar 3 1 Türk kurumu
  1. Ana Dal Mühendislik Temel Alanı
  2. Yan Dal Makine Mühendisliği
Akademik özet YÖKSİS ve OpenAlex ayrı sayılır.
Makale 1
YÖKSİS1 OpenAlex0
Proje 1
Kitap 0
Bildiri 3

Atıf etkisi

OpenAlex YÖKSİS makalelerinden OpenAlex’te eşleşen: 1
h-indeks 0 Türkiye yüzdelik dilimi: 0
i10-indeks
0
Toplam atıf
0
Türkiye’de üst %100
Makale başına
0,0
FWCI
0,00
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.

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
3
akaturk profili olan
3
Ulusal kurum
1
Ortak yazarlı eser
%100

Ortak çalıştığı akademisyenler 3

  1. EBRU AKPINAR Profesör · Fırat Üniversitesi 1
  2. MEHMET DAŞ Doçent · Fırat Üniversitesi 1
  3. ÇAĞRI KAYMAK Doktor Öğretim Üyesi · Fırat Üniversitesi 1

Ulusal işbirliği 1 kurum

  1. Fırat Üniversitesi 1 eser · 3 akademisyen

Dizin çeyrekleri

?
Scopus (SJR) 1
  • Q1 0 %0,0
  • Q2 1 %100,0
  • Q3 0 %0,0
  • Q4 0 %0,0
WoS (JCR) 1
  • Q1 1 %100,0
  • Q2 0 %0,0
  • Q3 0 %0,0
  • Q4 0 %0,0
TR Index 0 makale
OpenAlex atıf yüzdelik
Üst %10
Üst %100
Ort. · n 1 %39,5
Diğer sayımlar

Scopus (SJR)

  • YÖKSİS satırı 1

WoS (JCR)

  • YÖKSİS satırı 1

Makaleler

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

1makale

Yayını olan dergiler

1 dergi

Daralt

Scopus (SJR)
Q10 Q21 Q30 Q40
WoS (JCR)
Q11 Q20 Q30 Q40
TR Index
0makale

Makale listesi

  1. 2026 Hybrid Numerical–Machine Learning Framework for Heat Transfer Prediction in TiO₂ Nanofluid Microtubes Journal of Engineering Research DOI 10.1016/j.jer.2025.12.007 YÖKSİS SJR Q2 JCR Q1 OpenAlex 39.5%

← Akademisyenlere dön