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Enregistrement W4389048841 · doi:10.35774/sf2023.02.125

ANALYSIS OF FINANCIAL SECURITY RESEARCH VECTORS: BIBLIOMETRIC ANALYSIS AND VISUALIZATION

2023· article· en· W4389048841 sur OpenAlexaboutno aff
Svitlana Chorna

Notice bibliographique

RevueWORLD OF FINANCE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Issues in Ukraine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusIdentification (biology)BibliometricsWeb of scienceData scienceField (mathematics)FinancePolitical scienceComputer scienceBusinessLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. Bibliometric analysis allows the identification of major trends and priority research areas, as well as the identification of reputable scientists and their contribution to the field. Using the software package VOSviewer v.1.6.14, we analysed the common use of keywords in publications and the identification of partner countries, selecting the two most popular scientific databases Scopus and Web of Science as search tools. The purpose of the article is to identify trends and vectors of scientific research on financial security in order to identify the main directions in related fields. The bibliometric analysis of publications related to finance, economics and security made it possible to identify areas of research in this field and to formulate a quality policy aimed at strengthening national security and improving economic regulation. Results. With the development of technology and the globalisation of the information environment, the number of studies on the topic has increased. The number of relevant research indicators was taken from the Scopus database - 1970 literature, WoS - 1936.. Financial security is studied in several disciplines. According to the Scopus database, the most relevant fields are social sciences, economics, econometrics and finance. According to WoS, financial security is studied within the field of business and finance. Results are also provided for the most cited publications. Researchers from the USA, UK, China, Canada, Australia, Ukraine and Germany have contributed most to the development of this field. The results of the bibliometric analysis showed that there were 8 data clusters from the Scopus database and 11 data clusters from the WoS database. Conclusions. The study revealed the growing interest of the scientific community in the analysis of financial security issues. The direction of scientific research leads to the conclusion that financial security affects all areas of the economic environment and quality of life. A bibliometric analysis of publications by keywords shows that the concept of financial security is often associated with other concepts. This shows that the concept often coincides with categories such as economy, security, environment, etc. The results obtained allow us to determine the vector of focus for further assessment of the country’s financial security.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,847

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,1620,391
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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