DBIS - EconLit

EconLit weist wirtschaftswissenschaftliche Veröffentlichungen seit 1969 nach und wird von der American Economic Association erstellt. Insgesamt werden ca. 750 wichtige Fachzeitschriften ausgewertet sowie mehr als 200 Sammelwerke (ab 1984) und Dissertationen (ab 1987). Darüber hinaus werden Monographien verzeichnet, zumeist liegen von diesen auch Abstracts vor. Erfasst werden englische Artikel und Aufsätze oder solche, welche eine englische Zusammenfassung enthalten. Außerdem sind die Volltexte der im JEL veröffentlichten Buchrezensionen enthalten, sowie die vom Verlag Cambridge University Press erstellte Datenbank Abstracts of Working Papers in Economics. Auch Working Papers der RePEc-Projekte werden berücksichtigt.
Die inhaltliche Indexierung richtet sich nach der Systematik des Journal of Economic Literature (JEL-Classification).
Econlit umfasst die Fachgebiete Volkswirtschaft, Wirtschaftsgeographie, Wirtschaftsgeschichte, Wirtschaftspolitik, Wirtschaftstheorie und enthält wenig betriebswirtschaftliche Literatur. Der inhaltliche Schwerpunkt liegt auf der englischsprachigen Literatur und dort auf Veröffentlichungen zur Volkswirtschaftslehre.

Informationen zum Klassifikationssystem (EconLit subject descriptors).

Weitere Informationen: EconLit

Top-Datenbank in:

Wirtschaftswissenschaften

Lokale Lizenz (Lokale Lizenz)

Formaltyp Online

Verlag American Economic Association / Anbieter: EBSCOhost

Hochschulnetz

Zugangstyp	Zugang mit Authentifizierungsmechanismen
Zugangslink	http://search.ebscohost.com
Nutzung	im Campusnetz der Westsächsischen Hochschule Zwickau

Ressourcen-ID

36

Fachgebiete

Wirtschaftswissenschaften

Datenbanktypen

Fachbibliographie

Schlagwörter

Wirtschaftswissenschaften Volkswirtschaft Bibliografie Wirtschaftstheorie

Hinweise

Alma Linkingresolver

Folgende KI-Tools sind für diese Datenbank freigeschaltet:
EBSCO Natural Language Search (NLS) ist eine Suchfunktion, die die Eingabe von Suchanfragen in natürlicher Sprache ermöglicht. Im NLS-Modus wird die Anfrage an ein Large Language Model (LLM) übermittelt, das die sprachliche Bedeutung und die Benutzerabsicht analysiert. Auf dieser Basis wandelt die EBSCO-Suchtechnologie die Anfrage in strukturierte und präzise Suchabfragen um. Dabei werden Kontextinformationen wie zeitliche Bezüge, Methoden oder geografische Regionen berücksichtigt, um die Relevanz der Suchergebnisse zu verbessern.
Nutzerdaten werden weder gespeichert noch für das Training der KI verwendet.

Anleitung

Schulungsvideo
Informationen des Anbieters EBSCO in verschiedenen Sprachen
User Guide für Datenbanken von EBSCOhost
Hilfe

Weitere Informationen

ISBN/ISSN	2472-6575
Aktualisierung	Noch aktualisiert

Externe Identifier

ZDB	2059542-6

Verfügbarkeit in anderen Organisationen

Zur Datenbank-Ansicht der Organisation wechseln

zur Administration (nur für Bibliotheksmitarbeitende aus DBIS-Teilnehmereinrichtungen)