BenchCouncil Transactions on Benchmarks, Standards and Evaluations（TBench）是一本专注于评价科学与工程的期刊。据Scopus最新发布的数据显示，TBench获得第一个CiteScore（引用分），2023年CiteScore分值为4.8分，经小编比较，TBench在Multidisciplinary领域排名跻身Q1区，Computer Science (miscellaneous)、Artificial Intelligence、Strategy and Management领域排名跻身Q2区，位居领域期刊中上游（根据文献计量学的方法，期刊一共分为四个区：Q1到Q4）。
当前，2024年上半年CiteScore已达8.5分。据Google Scholar（截至2024年7月3日），TBench 引用数最高的三篇论文的引用数分别为459, 212, 206。
关于CiteScore：CiteScore是Elsevier基于旗下Scopus数据库统计的学术期刊质量评价指标，CiteScore 2023计算在2020-2023年间对2020-2023年所发表文章、评论、会议论文、书籍章节和数据论文进行的引用次数，然后将该次数除以在2020-2023年所发表的出版物总数。
论文征稿范围
BenchCouncil Transactions on Benchmarks, Standards, and Evaluations (TBench)是一本开放获取的、多学科的期刊，致力于推动评价科学和工程的发展。
我们诚挚邀请来自不同学科领域的研究人员提交他们的工作，特别强调跨学科研究。无论研究涉及计算机、人工智能（AI）、医学、教育、金融、商业、心理学或其他社会学科，所有相关的贡献都受到高度重视和欢迎。
在TBench，我们非常重视研究的可重复性。我们强烈鼓励作者在提交之前确保他们的文章经过适当的开源或artifact evaluation。
所有投至TBench的文章均会经过严格、高水平的双盲评审，文章一经收录将发表在月活用户超过1700万的ScienceDirect平台，供领域内的学者及全球读者免费阅读、下载及引用。
感兴趣的领域包括但不限于：
评价理论和方法论
评价需求的正式规范
评价模型的开发
评价系统的设计和实施
评价风险的分析
评价成本建模
评价准确性建模
评价的追踪性
评价条件的识别和建立
等效评价条件
实验设计
评价的统计分析技术
消除评价中混淆因素的方法和技术
分析建模技术和模型验证
模拟和仿真建模技术和模型验证
针对评价特别定制的方法、指标、抽象和算法的开发
评价工程
评价基准（benchmark)的设计和实施
评价基准（benchmark)的追踪性
建立最小等效评价条件
指数(index)设计和实施
量表(scale)设计和实施
评价标准的设计和实施
评价和基准测试的实践
用于评价的工具
实际评价系统
实验床
数据集
从数据集中推导出的明确或隐含的问题定义 对研究或工业数据集的详细描述，包括收集数据的方法和支持测量质量的技术分析 对现有数据的分析或元分析 推进数据共享和重复利用以支持可重复性研究的系统、技术和方法 生成大规模数据并保持其原始特征的工具 评估生成数据的实验的严谨性和质量以及数据描述的完整性
标杆工程（benchmarking)
现有技术和实践的综述和回顾
搜索和总结行业最佳实践
评估和优化行业实践
行业实践的回顾
对实际应用和系统进行特征化和优化
在实际场景中评估最先进的解决方案
测量和测试
工作负载特征化
对大规模实际应用和系统进行仪器化、采样、跟踪和剖析
收集和分析能提供新见解的测量和测试数据
基于测量和测试的建模（如工作负载、扩展行为和性能瓶颈评估）
监测和可视化测量和测试数据的方法和工具
基于测量和测试结果的系统和算法
重新评估以前的经验性测量和基于测量的结论
重新评估以前的经验性测试和基于测试的结论
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