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이 학술지의 논문 검색
Arnosti, Nick; Weinberg, S. Matthew Institute for Operations Research and the Managements Sciences (INFORMS) 2022 p.4755-4771
Online Assortment Optimization with Reusable Resources
Gong, Xiao-Yue; Goyal, Vineet; Iyengar, Garud N.; Simchi-Levi, David; Udwani, Rajan; Wang, Shuangyu Institute for Operations Research and the Managements Sciences (INFORMS) 2022 p.4772-4785
Designing Advance Market Commitments for New Vaccines
Kremer, Michael; Levin, Jonathan; Snyder, Christopher M. Institute for Operations Research and the Managements Sciences (INFORMS) 2022 p.4786-4814
The (In)Elasticity of Moral Ignorance
Serra-Garcia, Marta; Szech, Nora Institute for Operations Research and the Managements Sciences (INFORMS) 2022 p.4815-4834
The Sound of Silence: What Do We Know When Insiders Do Not Trade?
Gao, George P.; Ma, Qingzhong; Ng, David T.; Wu, Ying Institute for Operations Research and the Managements Sciences (INFORMS) 2022 p.4835-4857
The Role of Feedback in Dynamic Crowdsourcing Contests: A Structural Empirical Analysis
Jiang, Zhaohui; Huang, Yan; Beil, Damian R. Institute for Operations Research and the Managements Sciences (INFORMS) 2022 p.4858-4877
Privacy-Preserving Dynamic Personalized Pricing with Demand Learning
Chen, Xi; Simchi-Levi, David; Wang, Yining Institute for Operations Research and the Managements Sciences (INFORMS) 2022 p.4878-4898
Engineering Social Learning: Information Design of Time-Locked Sales Campaigns for Online Platforms
Küçükgül, Can; Özer, Özalp; Wang, Shouqiang Institute for Operations Research and the Managements Sciences (INFORMS) 2022 p.4899-4918
Bayesian Sequential Learning for Clinical Trials of Multiple Correlated Medical Interventions
Chick, Stephen E.; Gans, Noah; Yapar, Özge Institute for Operations Research and the Managements Sciences (INFORMS) 2022 p.4919-4938
Speculative Trading and Bubbles: Evidence from the Art Market
Pénasse, Julien; Renneboog, Luc Institute for Operations Research and the Managements Sciences (INFORMS) 2022 p.4939-4963
SJR(SCImago Journal Rank)는 스페인 Consejo Superior de Investigaciones Cintificas의 Felix de Moya 교수에 의해 개발된 것으로, '모든 인용은 동등하지 않다'는 전제를 기반으로 둔 학술지의 영향력 지수입니다.
구글의 Page Rank 알고리즘의 영향을 받아 전체 인용 네트워크에서 노드에 점수를 매기는 방식으로, 명성이 높은 저널에서의 인용은 고득점으로 평가되어 같은 인용이라도 보다 높게 평가 됩니다. 또한 저널의 주제분야, 질과 명성이 모두 직접 영향을 미치는 평가 지료라고 할 수 있습니다.
Scopus 데이터의 인용정보를 활용하여 산출되며, Scopus에 등재되지 않은 OA 저널평가에도 유용합니다.