انتقل إلى المحتوى

Peerfordتحليلات البحث العلمي

الدول
المؤسسات
الباحثون
المجالات
التصنيفات
المقارنة
Commons

ابحث في المؤسسات والباحثين والدول والمنشورات

تسجيل الدخول

الدول
المؤسسات
الباحثون
المجالات
التصنيفات
المقارنة

Commonsحيث يتحدث الباحثون عن أعمالهم

ابحث في المؤسسات والباحثين والدول والمنشورات

كل رقم هنا يحسبه Peerford من الأعمال نفسها، بالطريقة نفسها لكل مؤسسة.

تصفّح

الدول
المؤسسات
الباحثون
المجالات
التصنيفات
Commons للباحثين

حول Peerford

كيف يحسب Peerford
المقارنة بين المؤسسات
الخصوصية
شروط الاستخدام

تواصل معنا

hello@peerford.com
https://wa.me/peerford · واتساب

اللغة

Englishالإنجليزية
Françaisالفرنسية
Portuguêsالبرتغالية
العربية

المظهر

النظامفاتحداكن

Emmanuel Herson Ayerko · Peerford

University of Energy and Natural Resources / الباحثون

EA

Emmanuel Herson Ayerko

University of Energy and Natural Resources

ينشر منذ 2026

Marketing
Organizational Behavior and Human Resource Management
Management Information Systems

ORCID 0009-0006-9932-5420
السجل على OpenAlex
تنزيل السيرة الذاتية:PDF Word
المؤلفون المشاركون أماكن المؤلفين المشاركين كل المنشورات
هل هذا أنت؟ سجّل الدخول لتعديل ملفك

المنشورات: 22026
الاستشهادات: 3لتلك الأبحاث
مؤشر h: 1مؤشر i10: 0
التأثير المرجّح بالمجال: 14.541.00 هو المتوسط العالمي
أعلى 10% عالميًا: 100‎%‎2 من 2 من الأبحاث المقيَّمة
وصول مفتوح: 100‎%‎متاح للقراءة مجانًا: بحثان

حسب السنة

الاستشهادات الواردة كل سنة

Peerford

لمجمل الأعمال، بما فيها الأبحاث القديمة. ويحتسب Google Scholar أيضًا الاستشهادات من الرسائل الجامعية والكتب وصفحات الويب، لذا يأتي خطه أعلى.

موضوعات العمل

بحسب تصنيف كل بحث

المجالات الفرعية

Marketing2100‎%‎
Organizational Behavior and Human Resource Management2100‎%‎
Management Information Systems150‎%‎

Social Sciences

المنشورات

2 إجمالًا

الأحدث الأكثر استشهادًا الأقدم العنوان

البحث في المنشورات حسب العنوان

Enhancing Telecom Customer Churn Prediction Through Hyperparameter Tuning and Soft‐Voting Ensemble Modeling
2026Applied Computational Intelligence and Soft Computingمجلةوصول مفتوحالمؤلف الرئيسياستشهادان10.1155/acis/7620084
Machine Learning–Based Customer Churn Prediction in Telecommunication Industry
2026

أكثر الموضوعات تناولًا

Customer churn and segmentation2
Customer Service Quality and Loyalty2
AI and HR Technologies1
Big Data and Business Intelligence1

المؤلفون المشاركون

أكثر المؤلفين المشاركين تكرارًا، والأبحاث المشتركة معهم

أوعية النشر

Applied Computational Intelligence and Soft Computing2

إتاحة القراءة

100‎%‎ متاح للقراءة مجانًا

ذهبي 2 · 100‎%‎في مجلة مفتوحة الوصول

أهداف التنمية المتناوَلة

بحسب عنوان كل بحث وملخصه

9الصناعة والابتكار والهياكل الأساسية2

الأكثر استشهادًا

Enhancing Telecom Customer Churn Prediction Through Hyperparameter Tuning and Soft‐Voting Ensemble Modeling
Applied Computational Intelligence and Soft Computing9
2026استشهادانأعلى 10% عالميًاوصول مفتوح · ذهبي
Machine Learning–Based Customer Churn Prediction in Telecommunication Industry
Applied Computational Intelligence and Soft Computing9
2026استشهاد واحدأعلى 10% عالميًاوصول مفتوح · ذهبي

Applied Computational Intelligence and Soft Computing

مجلة

وصول مفتوح

استشهاد واحد

10.1155/acis/8496186