植物分类与资源学报杂志
- 主管单位: 中国科学院
- 主办单位: 中国科学院昆明植物研究所
- 杂志名称: 植物分类与资源学报
- 发行周期: 双月
- 邮发: 64-11
- 期刊级别: CSCD核心期刊、北大核心期刊
- 国际刊号: 2095-0845
- 国内刊号: 53-1217/Q
- 出版地区: 云南省昆明市
- 类 别: 学报期刊
- 办刊收录: 知网
《植物分类与资源学报》(原《云南植物研究》)(双月刊)创刊于1979年,是由中国科学院主管、中国科学院昆明植物研究所主办的全国性植物学专业学报。
《植物分类与资源学报》办刊宗旨:反映我国植物学研究科技成果,促进国内外学术交流,为社会主义经济建设服务。主要刊登:植物系统学与生物地理学、植物化学与化学生物学、生物多样保护与民族植物学、植物生态学与资源管理和植物生理与分子生物学。获奖情况:国家“双效”期刊;第2届全国优秀期刊三等奖;2000年科学院优秀期刊一等奖。
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1投稿要求
1.1论文必须是未经出版过的、新的研究成果,要求论点明确、论据可靠、文字精练。综述以约稿为主,本刊不发表一般性的论文综述。
1.2本刊接受中英文稿件,英文稿要语法正确、拼写无误,符合英语表达习惯。稿件需附中文题目、作者、工作单位、摘要及关键词。所投稿件必须是论文的最后定稿,并严格按本刊格式和规范投稿。全文五号字,中文用宋体、英文用TimesNewRoman,双倍行距,图、表按顺序编码。
1.3作者投稿时请下载版权协议进行签署,声明无一稿两投,无泄密之处;说明所有作者对文章均有贡献,并同意文章发表;如文章含外籍作者,也请附其同意发表的信函。
1.4投稿时请寄100元审稿费,并在汇款单附言栏上注明“xxx稿审稿费”,若投稿被接受发表,则收据随同以后的版面费一同开具,若是退稿,则退稿后开具。论文发表费请按通知交纳。稿件一经刊登,酌付稿酬,并赠单行本10份、样刊1本及论文pdf一份。汇款后请通过电子邮件件方式通知编辑部,收到款后即回寄报销收据。
1.5稿件上需注明通讯作者、详细地址、邮编、电话及Email,以便联系。
2写作要求
2.1稿件书写顺序:题目、作者姓名、作者单位及所在地邮政编码、摘要(简述研究范围、方法、结果和结论,300字以内)、关键词(5~6个);英文题目、作者姓名及单位、外文摘要(另附相应中文)、关键词;正文(一般包括引言、材料与方法、结果、讨论等部分,但也可根据论文的具体情况而定)、致谢、文献、中英文图版说明。简报格式与研究论文的相同,只在方法与结果上简洁说明,不必详细论述。论文题目一般在20个字以内,不用副题,尽量避免使用“……….研究”作为题目,要求简明扼要。省部级以上基金资助项目及作者简介(包括出生年,性别,学位或职称,主要研究方向)请在稿件首页脚注中注明。
2.2文中只附必要的图表,图表中文字和内容应与正文一致。图版照片请按23×17cm的版心拼贴。照片要清晰,层次分明。文中插图墨线要黑,线条均匀,宽度为17cm(排通栏)或8cm(排半栏)为妥,插图另附,在文中用方框标明插图位置(占2行),在方框下写图题、图注;若为计算机打印图,存盘时分辩率不要低于600线,照片图扫描分辨率不低于800线。表插入文中适当位置。投稿时可将图文件插入文档中一起发送,以便审稿。若稿件被接受发表,在交送出版定稿件时,请将图片文件单独发送,不插入Word文档中,以免引起分辨率下降。单种属的核型研究论文,内容充实者和确有新意者可接受投稿。
3对植物生态学与资源管理稿件的要求
(1)植物生态学稿件:要求在系统综述国内外前期研究工作的基础上,明确提出科学假设(说),制定与此相对应的研究方案,通过野外调查(监测)、实验室控制实验等方法采集数据,在统计学分析结果的支持下,验证作者提出的假设,以解决科学问题,为植物生态学的理论发展做出实质性贡献。没有具体科学目标的、描述性的植物群落学调查资料原则上不再接受发表。
(2)植物资源管理稿件:研究对象主要控制在物种、生态系统和景观水平。稿件分为两类:第一类是应用生态学的基本原理,研究或构建具有良好经济效益和生态效益的植物资源管理体系,并分析其生态系统的功能和维持机制;第二类是新开发的植物资源报道或系统整理(包括物种/亚种/变种/品种、群落等),应该明确说明资源的现状(分布或储量)、用途、开发利用前景等。第二类稿件一般作为研究简报发表,篇幅不超过4个印刷页。
4对于植物生理与分子生物学稿件的要求
要求稿件的内容对认识植物具有重要的或新的生物学事件、过程的意义、功能有贡献,不再接受仅仅描述配方改进、实验过程调整或测量数据堆砌的论文。
5对植物化学稿件的要求
(1)原则上论文请用英文撰写;(2)论文中要有新化合物;(3)或已知化合物新的生物活性;(4)若无新化合物,但前人对其化学成分缺乏研究,可以用简报的形式发表,但篇幅不超过一个页码,主要说明其中各种成分即可,不必罗列大量分析数据和化学结构。
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