телефон в шапке

+7-999-464-41-16
с 900 до 1800, пн-пт.

site-name

Изображение в левую колонку

Контакты

Наш адрес:
Россия, 630099,
Новосибирск,
ул. Каменская, 56
(карта)
Телефоны:
редакция:
8-913-985-02-61
ответственный за выпуск:
8-999-464-41-16
ответственный за рекламу и распространение:
8-913-785-30-97
Материалы для публикации направляйте,
а также заявки на оформление подписки
и приобретение выпусков журнала
по адресу:

E-mail: sfs@nsuem.ru
Федеральное государственное бюджетное
образовательное учреждение
высшего образования

© «Новосибирский
государственный университет
экономики и управления «НИНХ»

При перепечатке и использовании
материалов
ссылка на журнал
«Сибирская финансовая школа»
обязательна

Реквизиты

ИНН 5406011041
КПП 540601001
УФК по Новосибирской области
(НГУЭУ л/с 20516X20720)
Банк получателя:
СИБИРСКОЕ
ГУ БАНКА РОССИИ//УФК
по Новосибирской области
г. Новосибирск
БИК 015004950
ОКТМО 50701000
р/сч 03214643000000015100

COVID-19 в научной литературе по экономике и менеджменту с позиции библиометрического анализа

Вы здесь

Страницы: 
8-13
Код УДК: 
016:578
Авторы: 
Лычагин М.В. Доктор экономических наук, профессор 

По состоянию на 10 декабря 2020 г. в системе Scopus зафиксировано более 61 тыс. документов (публикаций), в наименованиях которых присутствует термин «COVID-19». Среди них пять тысяч публикаций отнесены к макрокатегориям экономики и менеджмента. Появляются и публикации с применением библиометрии. Новизна аннотируемой статьи заключается в библиометрическом анализе всех документов (публикаций) системы Scopus, посвященных проблеме COVID-19, в разрезе 27 макрокатегорий предметной классификации ASJC, и микрокатегорий из категорий «Бизнес, менеджмент и учет» и «Экономика, эконометрика и финансы», с ранжированием областей по охвату данной проблематикой. Оценены межпредметные взаимосвязи, выделены отдельные примечательные работы.

Файлы: 
Список литературы: 
1. Ibn-Mohammed T., et al. A critical review of the impacts of COVID-19 on the global economy and ecosystems and opportunities for circular economy strategies // Resources, Conservation and Recycling. 2021. Vol. 164. Article № 105169. PP. 1–22.

2. Roper S., Turner J. R&D and innovation after COVID-19: What can we expect? A review of prior research and data trends after the great financial crisis // International Small Business Journal: Researching Entrepreneurship. 2020. Vol. 38. № 6. PP. 504–514.

3. Verma S., Gustafsson A. Investigating the emerging COVID-19 research trends in the field of business and management: A bibliometric analysis approach // Journal of Businessesearch. 2020. Vol. 118. PP. 253–261.

4. Лычагин М.В., Мкртчян Г.М., Суслов В.И. Концепция системно-инновационного библиометрического анализа и картографирования экономической литературы // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Социально-экономические науки. 2014. Т. 14. Вып. 2. С. 12–141.

5. Martínez G.A.P., et al. Accounting emerging paradigms and high impact research tendencies [Paradigmas emergentes de la contabilidad y las tendencias investigativas de alto impacto] // Revista Lasallista de Investigacion. 2017. Vol. 14. № 1. PP. 103–111.

6. Лычагин М.В. «Четвертая промышленная революция» в системе предметных категорий // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2020. Т. 13. № 2. С. 7–26.

7. Лычагин М.В., Бабкин А.В. «Цифровая экономика» с позиции внутренних и внешних взаимосвязей предметных областей // Цифровизация экономических систем: теория и практика: монография / под редакцией А.В. Бабкина. Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ- ПРЕСС, 2020. § 2.1. С. 81–98.

8. Aristovnik A., Ravšelj D., Umek L. A bibliometric analysis of covid-19 across science and social science research landscape // Sustainability (Switzerland). 2020. Vol. 12 (21). Article № 9132. PP. 1–30.

9. Zahra S.A. International entrepreneurship in the post Covid world // Journal of World Business. 2021. Vol. 56 (1). Article № 101143. PP. 1–7.

10. Manalu E.P.S., et al. Role of Information Technology for Successful Responses to Covid-19 Pandemic // Proceedings of 2020 International Conference on Information Management and Technology, ICIMTech 2020. 2020. Article № 9211290. PP. 415–420.

11. Too J., Mirjalili S. A Hyper Learning Binary Dragonfly Algorithm for Feature Selection: A COVID-19 Case Study // Knowledge-Based Systems. 2020. Article № 106553. PP. 1–16.