Marine Pollution Bulletin
- ISSN:
- 0025-326X
1
h-индекс
1
Цитирования
9
Работы
0.00
Ср. цитируемость за 2 года
Сигналы доверия
Присутствует 1 из 3 сигналовНезависимые положительные сигналы — не единый вердикт «хищнический/легитимный», а сходящаяся картина.
- DOAJНет данныхdoaj.org
- Список ВАК (OAK)Нет данныхOAK
- Действующий ISSNЕстьISSN
Это информационная пометка, а не официальное решение. Отсутствие сигнала — не штраф: например, региональный журнал может не быть в DOAJ.
Динамика
Показатели по годам
Обзор цитирований
Публикации (столбцы) и цитирования (линия) по годам
- Публикации
- Цитирования
История цитирований
История публикаций
Эволюция h-индекса
Накопительный h-индекс по годам
Наиболее цитируемые работы
- Allometric relationships of 210Po and 210Pb in mussels and their application to environmental monitoring20101 цит.
- Safeguarding tourism economies: Managing the financial and ecological challenges of oil spills on coastal destinations20250 цит.
- Economic and ecological impacts riverine nutrient inputs in Bohai rim coastal zone, China20250 цит.
- The role of tidal range and seawater pollution in shaping mangrove biomass and carbon stocks20250 цит.
- Advancing real-time coastal data monitoring: Bio-optical property analysis (chlorophyll-a and TSM) in the Northern Bay of Bengal using Sentinel-3 OLCI, IRS Oceansat-3, and artificial neural networks20260 цит.
- Predicting coastal subsidence and sea-level scenarios in the Sundarbans Delta using InSAR and artificial intelligence for sustainable coastal management20260 цит.
- Predicting blue carbon sequestration in Sundarban coastal mangroves: A spatially explicit approach with INVEST and machine learning to advance climate resilience and UN SDG-aligned nature-based climate solutions20260 цит.
- Corrigendum to “Predicting blue carbon sequestration in Sundarban coastal mangroves: A spatially explicit approach with INVEST and machine learning to advance climate resilience and UN SDG-aligned nature-based climate solutions” [Mar. Pollut. Bull. 226 (2026) 119387]20260 цит.
- AI-driven prediction of soil trace metal contamination and ecological health in the Sundarbans mangrove ecosystem: Implications for nature-based solutions and the UN SDGs20260 цит.