期刊档案 · Chemistry-Chemistry (miscellaneous)
Digital Discovery
ISSN 2635-098X · The Royal Society of Chemistry · United Kingdom
Digital Discovery 中科院 计算机科学 2区（2025 年升级版），影响因子 7.1（官网公布），完全开放获取，收取 APC，金额未公布，近 24 个月 88 篇文章投稿到接收中位 122 天，2025 年发文 357 篇，ESCI、Scopus 收录。
研究范围
研究范围与定位
Digital Discovery 由 The Royal Society of Chemistry 出版，属中科院计算机科学大类（2025 升级版2区）。按 OpenAlex 近年发文统计，该刊主要发表 Machine Learning in Materials Science、Computational Drug Discovery Methods、Diverse Scientific and Economic Studies 等主题的论文，这 3 个主题约占 52.4%。（根据 OpenAlex 主题统计与中科院分区数据生成）
Digital Discovery welcomes both experimental and computational work on all topics related to the acceleration of discovery such as screening, robotics, databases and advanced data analytics, broadly defined, but anchored in chemistry. The journal publishes research related to chemical, materials, biochemical, biomedical, or biophysical sciences and specific topics include: Artificial intelligence and other high throughput computational methodologies for molecular, materials and formulation designAdvanced data workflowsNovel experimental automationPapers at the interface of chemistry and other sciences Papers that will not be considered are in the areas of low-throughput structural or mechanistic studies using computational chemistry, QM/MM studies of biochemical mechanisms at low throughput, traditional analysis of molecular dynamics trajectory simulations to understand biological conformations, reports or comparisons of electronic structure methods that do not involve machine learning, interpretations of chemical bonding models, and quantum dynamics and spectroscopy simulations at low throughput. Read moreArtificial intelligence and other high throughput computational methodologies for molecular, materials and formulation design: Computer-assisted retrosynthesisGenerative models for scientific designMachine learning classification and regression modelsQuantum algorithms for quantum simulation and data science as applied to molecular and materials discoveryModern molecular, materials, and biological representationsMolecular, Materials and Chemo- and Bio-informaticsMethods for Bayesian optimization and design of experimentsAdvances and applications of interpretable modelsImage recognitionNatural language processing including Large Language ModelsLiterature mining toolsAdvanced data workflows: DatabasesData provenance toolsComputational workflow enginesExperimental control softwareOntologies for scienceAdvances in robotics for scienceNovel experimental automation:New robotic setupsNew automated sensors and analytical workflowsNovel synthetic methodologies and workflows that enable higher throughputHigh-throughput computational scienceStudies where large families of electronic structure or molecular simulations are analyzed for use in experimental and automated applicationsPapers at the interface of chemistry and other sciences that involve the following topics:Directed or accelerated evolutionDNA Encoded Library Technology or novel chemical library technolog
摘自期刊官网 Aims & Scope
研究方向（LetPub）：Chemistry-Chemistry (miscellaneous)
主编 Alán Aspuru-Guzik出版商官网
编委会国家分布：中国大陆 1 位（约 25%）；主要国家 中国 1、印度 1、西班牙 1、澳大利亚 1（共 4 位编委标注了国家） 编委会 ↗出版商官网 ·
主要研究主题 OpenAlex 近年发文统计，占比为近似值
- Machine Learning in Materials ScienceMaterials Science32.4%
- Computational Drug Discovery MethodsComputer Science14.8%
- Diverse Scientific and Economic StudiesEconomics, Econometrics and Finance5.2%
- Protein Structure and DynamicsBiochemistry, Genetics and Molecular Biology4.5%
- Scientific Computing and Data ManagementDecision Sciences4.1%
- Cell Image Analysis TechniquesBiochemistry, Genetics and Molecular Biology4%
- X-ray Diffraction in CrystallographyMaterials Science3%
- Catalysis and Oxidation ReactionsChemical Engineering2.8%
分区与收录
学科分区与数据库收录
中科院期刊分区表
期刊分区表（ 2025年3月升级版）计算机科学 2 区
| 类别 | 学科 | 分区 |
|---|---|---|
| 大类 | 计算机科学 | 2 区 |
| 小类 | 化学：综合CHEMISTRY, MULTIDISCIPLINARY | 2 区 |
| 小类 | 计算机：跨学科应用COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | 2 区 |
Top 期刊：否综述期刊：否
《新锐期刊分区表》（ 2026年3月发布）计算机科学 2 区
| 类别 | 学科 | 分区 |
|---|---|---|
| 大类 | 计算机科学 | 2 区 |
| 小类 | 化学：综合CHEMISTRY, MULTIDISCIPLINARY | 2 区 |
| 小类 | 计算机：跨学科应用COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | 3 区 |
Top 期刊：否综述期刊：未标注
期刊分区表（ 2023年12月旧的升级版）未收录
该期刊未被此版本分区表收录。
数据库收录
ESCIScopusDOAJLetPub
国际期刊预警名单：各版本均未列入LetPub
期刊官网自述收录
Web of Science出版商官网
期刊官网列出的收录清单，未与各数据库逐一核对；Web of Science 各子库以上方记录为准。
不同版本、大类与小类分别展示，不将不同评价口径合并为一个分区值；投稿与考核前请确认所在机构采用的版本。
指标
影响力指标与发文规模
影响力指标
- 影响因子（出版商公布） 2025
- 7.1出版商官网 ·
- CiteScore 2026-06
- 8.2LetPub ·
- SJR 2026-06
- 1.49LetPub ·
- SNIP 2026-06
- 1.33LetPub ·
- h-index
- 46OpenAlex ·
- i10-index
- 361OpenAlex ·
- 两年平均被引
- 5.64OpenAlex ·
- 自引率
- 9.9%LetPub ·
- Gold OA 文章占比
- 100%LetPub ·
发文规模
- 年文章数
- 297LetPub ·
逐年发文量 OpenAlex 统计 · 累计 1,282 篇 · 当年数据不完整
| 年份 | 发文量 | 其中 OA | 被引 |
|---|---|---|---|
| 2026 | 351 | 351 | 247 |
| 2025 | 357 | 357 | 1,803 |
| 2024 | 261 | 261 | 3,412 |
| 2023 | 194 | 194 | 3,837 |
| 2022 | 115 | 115 | 2,814 |
| 2021 | 4 | 3 | 83 |
不同来源的统计口径与观测时间不同，页面保留各来源原值；“出版商公布”为期刊官网自述数据。
审稿与录用
审稿周期与录用情况
文章统计的审稿周期 PubMed 登记的稿件日期 · 至
122 天投稿到接收中位数 · P25–P75 82 天 – 150 天
- 接收到上线
- 中位数 4 天（88 篇）
- 投稿到上线
- 中位数 127 天
- 样本
- 88 篇有投稿与接收日期的文章（窗口内共 92 篇），最近一篇接收于
只统计最终被录用并发表的文章，不含被拒稿件的处理时间，因此通常长于出版商公布的"首次决定时间"。
其他来源
- 平均审稿速度（社区反馈）
- 17 WeeksLetPub ·
- 投稿到首次决定
- 40 天出版商官网 ·
- 投稿到发表（期刊自报）
- 约 17 周DOAJ ·
- 评审方式
- 单盲同行评审DOAJ
社区反馈来自投稿者样本，置信度 0.5，不代表期刊承诺；“出版商公布”的时间节点定义以官网为准。
费用与开放获取
版面费与开放获取政策
完全开放获取DOAJ
所有文章开放获取，通常向作者收取文章处理费（APC）。
| 来源 | 文章处理费 | 费用减免 | 许可证 | 观测时间 |
|---|---|---|---|---|
| DOAJ | GBP 2,100 | 有 | CC BY、CC BY-NC | |
| LetPub | 无文章处理费 | 无 | — | |
| 出版商官网 | GBP 2,200 | — | — |
- APC 费用说明 ↗DOAJ
- 费用减免政策 ↗DOAJ
- 开放获取声明 ↗DOAJ
- 许可与版权 ↗DOAJ
费用以期刊官网为准；不同来源的观测时间可能不同，页面保留各来源原值，不做平均。
投稿要求
文章类型与投稿政策（官网）
官网政策摘录开放获取、同行评审
- 开放获取 Publish open access
Choosing to publish open access is easy and straightforward – and it is possible in every Royal Society of Chemistry journal.
原文 ↗出版商官网 ·- 同行评审 Peer review model
Single-anonymised: reviewers are anonymous and author names and affiliations are known to reviewers. Double-anonymised: both the authors’ and reviewers’ identities are anonymous (opt in at submission). Transparent: the editor’s decision letter, reviewers’ comments, and authors’ response for all versions of the manuscript are published alongside the article (opt in at any point prior to acceptance)…
原文 ↗出版商官网 ·
摘录来自期刊官网页面，仅保留原文片段；“模型摘要”由 Workers AI 生成并经原文校验，以官网为准。
基本信息
出版信息与官方入口
- 出版商
- The Royal Society of Chemistry
- 出版国家或地区
- United Kingdom
- 出版语言
- English
- ISSN
- 2635-098X
- 官方链接
- 期刊主页 ↗LetPub
- 投稿系统 ↗出版商官网
- 作者指南 ↗LetPub
- Aims & Scope ↗LetPub
- 专刊 / 特刊征稿 ↗出版商官网
- APC 费用说明 ↗DOAJ
- 费用减免政策 ↗DOAJ
- 开放获取声明 ↗DOAJ
- 许可与版权 ↗DOAJ
- 评审流程 ↗LetPub
- 编委会 ↗LetPub
- 查重政策 ↗DOAJ
常见问题
关于 Digital Discovery 的常见问题
Digital Discovery 是中科院几区期刊？
2025 年升级版分区表中，Digital Discovery 为计算机科学 2区，小类 化学：综合 / 计算机：跨学科应用 2 区。2026 年新锐版分区表中为计算机科学 2区。不同版本与大小类分区不能混用。
Digital Discovery 的影响因子是多少？
期刊官网公布的影响因子为 7.1（2025 年度），属期刊自述数据，LetPub 暂无该刊的影响因子记录，CiteScore 为 8.2，h-index 为 46。
Digital Discovery 的审稿周期多长？
按 2024年10月至2026年10月（近 24 个月）88 篇已发表文章登记的日期，投稿到接收的中位数为 122 天（四分位 82–150 天）；投稿社区反馈的平均审稿速度为约 17 周。文章统计只含被录用的稿件，出版商数据口径以官网为准，社区反馈来自投稿者样本，均不代表期刊承诺。
Digital Discovery 的编委会里有中国学者吗？
期刊官网编委会页面上标注了国家的 4 位编委中，中国大陆 1 位（约 25%）；人数最多的国家是 中国（1 位）、印度（1 位）、西班牙（1 位）。统计按编委会页面列出的机构国家计，仅供参考。
Digital Discovery 被哪些数据库收录？
据 LetPub 与 DOAJ 记录，Digital Discovery 被 ESCI、Scopus、DOAJ 收录。期刊官网自述还被 Web of Science 收录，该清单未与各数据库逐一核对。
Digital Discovery 是开放获取期刊吗？版面费多少？
Digital Discovery 为完全开放获取。收取 APC，金额未公布。
来源与更新
本页事实来自 LetPub、OpenAlex、出版商官网、DOAJ；每个数字旁标注来源与观测日期，冲突数据保留各来源原值。LetPub 原始详情页：查看 ↗（2026-08-25 归档）。最近更新：。