Subhra R. Mondal

Trường Đại học Duy Tân · Top 2% thế giới · Công nghệ thông tin và truyền thông

Subhra R. Mondal có tên trong danh sách Top 2% nhà khoa học được trích dẫn nhiều nhất thế giới (Ioannidis và cộng sự, Elsevier, phiên bản 9, bảng ảnh hưởng trong năm 2025), lĩnh vực Công nghệ thông tin và truyền thông. Số thứ tự trong bộ dữ liệu gốc: 97.221 (xếp theo toàn bộ trích dẫn), 241.418 (xếp khi loại tự trích dẫn); tỉ lệ tự trích dẫn 47,5%. Đây là số thứ tự của nguồn gốc, không phải hạng của ProFind™.

Đơn vị công tác

• Trường Đại học Duy TânĐại học tư thục

Ngành nghiên cứu

• Công nghệ thông tin

Công trình được trích dẫn nhiều

1. How to Bell the Cat? A Theoretical Review of Generative Artificial Intelligence towards Digital Disruption in All Walks of Life
   Technologies · 2023 · 258 trích dẫn
2. Blockchain Propels Tourism Industry—An Attempt to Explore Topics and Information in Smart Tourism Management through Text Mining and Machine Learning
   Informatics · 2023 · 53 trích dẫn
3. Exploring the Role of Artificial Intelligence in Achieving a Net Zero Carbon Economy in Emerging Economies: A Combination of PLS-SEM and fsQCA Approaches to Digital Inclusion and Climate Resilience
   Sustainability · 2024 · 51 trích dẫn
4. What Can we See Inside the Crystal Ball? Exploring Opportunities and Challenges for Metaverse and Circular Economy
   Academic Journal of Interdisciplinary Studies · 2023 · 40 trích dẫn
5. Music logos drive digital brands: an empirical analysis of consumers’ perspective
   Journal of Strategic Marketing · 2022 · 25 trích dẫn

Mã định danh: ORCID 0000-0003-1194-5678 · OpenAlex A5015027626. Dữ liệu tổng hợp từ nguồn công khai (OpenAlex, ORCID, Crossref và danh sách Top 2%); có thể thiếu hoặc sai sót. Nếu cần đính chính hoặc đề nghị gỡ trang này, xem đính chính hoặc liên hệ vienisavietnam@gmail.com. Top 2% nhà khoa học thế giới.

Số liệu tổng hợp từ nguồn mở OpenAlex, ORCID, Crossref (cập nhật 2026-10-12). PRO-SCORE1000™ là chỉ số tham khảo mô phỏng, không phải xếp hạng chính thức. Có thể còn thiếu sót; nhà khoa học tự xác thực và bổ sung hồ sơ trên ProFind™.