Mapping the Knowledge Domain of Earnings Conference Calls: A Bibliometric Study
Notice bibliographique
Résumé
This study uses a bibliometric approach to conduct a critical review of research on earnings conference calls. The goal of the study is to assess the development of the field, identify key research trends and issues, and highlight gaps in the existing literature. This study takes the Web of Science (WOS) academic journal database as the source of literature. It utilizes software such as COOC, DIKW, VOSviewer, and Vismap for bibliometric analysis, mathematical statistics, and knowledge graph drawing. The study constructs knowledge graphs for the research field of earnings conference calls from 2000 to 2025. It covers aspects such as publication volume, research institutions, authors, and keywords, and deeply analyzes their distribution patterns and evolutionary trends to comprehensively trace the research trajectory of this field. The results show that: (1) the publication volume in the field of earnings conference calls presents a linear, year-by-year increase in research papers in this field, indicating that the research on earnings conference calls is in a stage of rapid development. (2) The cooperation intensity among authors is robust, extensive, and tightly knit, indicating the formation of a well-developed collaborative network. In the research field of earnings conference calls, the USA, China, and Canada are the top three contributing countries, with the USA accounting for nearly half of the contributions. (3) Co-occurrence analysis of these keywords reveals a close relationship among them, indicating strong thematic connections within the research domain. (4) The evolution of keywords reveals a notable shift in scholarly focus from traditional economic perspectives to more interdisciplinary approaches, incorporating linguistic and machine-learning perspectives. This trend reflects an increasing emphasis on analyzing financial phenomena through diverse disciplinary lenses. This study underscores the need for more focused research in these perspectives, offering important implications for sustainable earnings conference calls release management. It also underscores the potential for collaborative opportunities within academia to better understand future trends.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,059 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».