Введение
Журнал информационных систем управления (JMIS) является высококлассным рецензируемым академическим журналом, который публикует впечатляющие исследовательские статьи, внося значительный вклад в области информационных систем и информационных технологий. Он был создан в 1984 году. Нынешним главным редактором JMIS является Владимир Звасс. JMIS издается Taylor & Francis в печатном и онлайн-версиях. Миссия JMIS - представить интегрированный взгляд на область информационных систем (ИС) с помощью значительных новых вкладов лучших мыслителей. Дисциплина ИС стремится понять, как системы могут быть организованы, разработаны и развернуты эффективно для управления информацией и знаниями для достижения определенных результатов, для поддержки людей, организаций, рынков и продуктов. Многочисленные ныне известные исследовательские направления в этой дисциплине берут свое начало в основополагающей статье, опубликованной в журнале. JMIS всегда отражала убеждение, что тематическое и методологическое разнообразие высококачественных статей в пределах хорошо определенной области ИС является сильной стороной этой области. JMIS занимает одно из трех лучших мест в журналах информационных систем, наряду с информационными системами исследований (ISR) и MIS Quarterly (MISQ), в комплексном наукометрическом исследовании, опубликованном в MISQ и подтвержденном другими научными исследованиями. JMIS является одним из 50 ведущих научных журналов в списке FT50 Financial Times. JMIS служит исследователям, изучающим новые способы развертывания информационных технологий и меняющийся ландшафт разработки информационной политики, а также практикам и руководителям, управляющим информационными ресурсами. Наряду с поиском знаний, ежеквартальный журнал стремится служить общественным целям и преодолевать разрыв между теорией и практикой информационных систем. Журнал принимает для двойного слепого обзора полномасштабные исследовательские материалы, которые вносят значительный вклад в область информационных систем. Обзоры JMIS были признаны первым в 2020 году по качеству и своевременности научным сообществом IS.
Impactful and methodologically sound empirical and theoretical work leading to the progress of the IS knowledge field
Paradigmatic and generalizable designs and applications
Analyses of informational policy making in an organizational, national, or international setting
Investigations of societal and economic issues of organizational computing, in particular aiming at the improvements in health, sustainability, and equity
Analytical attention is focused on the following key issues:
Information systems for competitive positioning
Business processes and management enabled by information technology
Business value of information technology
Resilience and security of information technology infrastructures
Entrepreneurial deployment of information technology
Management of information resources
Relationship between information technology and organizational performance and structures
Enterprise wide systems architectures and infrastructures
Electronic business, net enabled organizations, and platforms
The organization and impacts of big data and data analytics
Artificial intelligence with machine learning in organizational information systems
Social media, social commerce, and social networks in the organizational perspective
Systems sourcing, development, and stewardship in organizations
Informational support of collaborative work and co creation
Knowledge management, organizational learning, and organizational memory
The human element in organizational computing
The submissions are refereed in a double blind process by the internationally recognized expert referees and by Associate Editors who serve on the distinguished Editorial Board of JMIS. JMIS reviews have been ranked #1 in 2020 for quality and timeliness by the IS scholarly community.
Критики
Некоторые ученые критикуют честность и открытость работы этого журнала с рукописями. На сайте Scirev, посвященном обзору научных журналов, были комментарии, в которых говорилось, что этот журнал отклонил представленные материалы без объяснения причин, просто заявив, что они не подходят. Были также комментарии, в которых упоминалось, что в рамках полученных отзывов о рецензировании некоторые люди утверждали, что этот журнал больше не публикует статьи, использующие метод частичных наименьших квадратов (PLS) для анализа данных. Однако на сайте журнала никогда не рассматривался этот вопрос, и метод PLS используется во многих других журналах высшего уровня. Даже если есть сомнения по поводу метода, следует предоставить дополнительные объяснения и принятие решений, а не просто отклонять статьи по этой причине.