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404
影响因子：
1.1
ISSN：
print: 1040-1628
on-line: 1533-7979
on-line: 1533-7979
研究领域：
INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE-
自引率：
7.10%
Gold OA文章占比：
9.09%
原创研究文献占比：
90.32%
SCI收录类型：
Emerging Sources Citation Index (ESCI) || Scopus (CiteScore)
期刊介绍英文：
Topics should be drawn from, but not limited to, the following areas, with major emphasis on the managerial and organizational aspects of information resource and technology management: •Application of IT to operation •Artificial intelligence and expert systems technologies and issues •Business process management and modeling •Data warehousing and mining •Database management technologies and issues •Decision support and group decision support systems •Distance learning technologies and issues •Distributed software development •E-collaboration •Electronic commerce technologies and issues •Electronic government •Emerging technologies management
CiteScore：
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 |
|---|---|---|---|
| 3.6 | 0.282 | 0.405 | 学科 排名 百分位 大类：Social Sciences 小类：Library and Information Sciences 68 / 280 75% 大类：Business, Management and Accounting 小类：Business and International Management 193 / 443 56% 大类：Business, Management and Accounting 小类：Strategy and Management 226 / 478 52% |
发文信息
WOS期刊分区
| 学科分类 |
|---|
Q3INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE |
历年影响因子
| 2022年 | 1.4000 |
|---|---|
| 2023年 | 1.1000 |
历年发表
| 2012年 | 23 |
|---|---|
| 2013年 | 22 |
| 2014年 | 23 |
| 2015年 | 23 |
| 2016年 | 24 |
| 2017年 | 21 |
| 2018年 | 39 |
| 2019年 | 23 |
| 2020年 | 24 |
| 2021年 | 34 |
| 2022年 | 44 |
投稿信息
出版国家(地区)：
United States
出版商：
IGI Global Publishing
Information Resources Management Journal - 最新文献
Construction Cost Optimization of Prefabricated Buildings Based on BIM Technology
Pub Date : 2024-07-18 DOI: 10.4018/irmj.348335 Liwei Fang, Masahiro ArakawaA Comment Aspect-Level User Preference Transfer Model for Cross-Domain Recommendations
Pub Date : 2024-07-11 DOI: 10.4018/irmj.345360 Wumei Zhang, Jianping Zhang, Yongzhen ZhangRisk Prediction of the Development of the Digital Economy Industry Based on a Machine Learning Model in the Context of Rural Revitalization
Pub Date : 2024-05-06 DOI: 10.4018/irmj.343095 Rui Luan, Ping Xu
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