The Impact Institutional Ownership on the Firms’ Performance: Evidence from Organization of Islamic Cooperation (OIC) Countries
Notice bibliographique
Résumé
Bibliometric analysis is an efficient technique for carrying out quantitative analysis of academic work to discuss publication patterns in a particular research area by analyzing existing papers. The paper aims to examine the institutional ownership literature to evaluate its development and identify the publication pattern. The author used bibliometric techniques and displays a review that brings together academic work categorized in finance, business, accounting management, etc. All research publications on institutional ownership were found using a specialized search system in the Scopus database. The literature search includes journal articles, conferences, book chapters, reviews, and other materials published between 1953 and 2020. The following keywords were used in the initial search to identify international academic publications in the research topic: “institutional ownership and institutional investment”. The results indicate that starting in 1953, as recorded in Scopus as the first duplication, the number of papers published and cited in the literature about institutional ownership research increased very slowly for the next seven years until 2009. Then there was a significant increase from 2010 to 2020; This result could be due to the fact that institutional investors have recently become an essential factor in many current hot topics such as sustainability, innovation, best corporate governance practices, corporate monitoring, and innovation. The global financial crisis could also be one of the reasons for this upward trend. Authors’ collaboration in this field is powerful, both at the international and national level. Wang J. took first place as the essential authors with the highest number of publications and weight of citations, and Shleifer, A as the highest weight of citations. In terms of country co-authorship, United Kingdom, United States, Australia, Canada, and China are the most impactful countries regarding the number of publications and citations. Lastly, according to cited reference analysis, the most often cited reference are Jensen, M.C., Meckling (1976), Shleifer, A. (2007), and Chen, X., (1988). Journal of financial economics and Journal of cooperate finance stood apart from the other journals regarding both citation and total link strength in the journal co-citation network.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 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 ».