ISSN:
eISSN:
Dyscypliny:
- informatyka techniczna i telekomunikacja (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
- inżynieria biomedyczna (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
- nauki o komunikacji społecznej i mediach (Dziedzina nauk społecznych)
- nauki o zarządzaniu i jakości (Dziedzina nauk społecznych)
Punkty Ministerialne: Pomoc
Rok | Punkty | Lista |
---|---|---|
Rok 2024 | 100 | Ministerialna lista czasopism punktowanych 2024 |
Rok | Punkty | Lista |
---|---|---|
2024 | 100 | Ministerialna lista czasopism punktowanych 2024 |
2023 | 100 | Lista ministerialna czasopism punktowanych 2023 |
2022 | 100 | Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022) |
2021 | 100 | Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022) |
2020 | 100 | Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022) |
2019 | 100 | Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022) |
2018 | 30 | A |
2017 | 30 | A |
2016 | 30 | A |
2015 | 30 | A |
2014 | 25 | A |
2013 | 25 | A |
Model czasopisma:
Punkty CiteScore:
Rok | Punkty |
---|---|
Rok 2023 | 8.2 |
Rok | Punkty |
---|---|
2023 | 8.2 |
2022 | 7.6 |
2021 | 6.6 |
2020 | 4.4 |
2019 | 3.1 |
2018 | 3.5 |
2017 | 3.1 |
2016 | 3 |
2015 | 2.4 |
2014 | 2.4 |
2013 | 2.5 |
2012 | 2.4 |
2011 | 2.2 |
Impact Factor:
Sherpa Romeo:
Prace opublikowane w tym czasopiśmie
Filtry
wszystkich: 2
Katalog Czasopism
Rok 2023
-
Antecedents and outcomes of social media fatigue
PublikacjaPurpose – This study aims to explore which of four chosen factors (i.e. privacy concerns, FoMO, self-disclosure and time cost) induce a feeling of strain among Facebook users in terms of social media fatigue (SMF), and if this occurs, whether it further influences such outcomes as discontinuance of usage (DoU) and interaction engagement decrement (IED). Design/methodology/approach – Through an online structured questionnaire, empirical...
-
Influence of algorithmic management practices on workplace well-being – evidence from European organisations
PublikacjaPurpose Existing literature on algorithmic management practices –defined as autonomous data-driven decision making in people's management by adoption of self-learning algorithms and artificial intelligence – suggests complex relationships with employees' well-being in the workplace. While the use of algorithms can have positive impacts on people-related decisions, they may also adversely influence job autonomy, perceived justice...
wyświetlono 501 razy