O objetivo desta dissertação é identificar alguns determinantes que podem explicar a probabilidade de um artigo ser publicado numa revista indexada no SCimago Journal Rank, também conhecido como Scopus. A análise abrange apenas a categoria de "Contabilidade" e inclui revistas da região geográfica Europeia entre 2010 e 2015. A amostra totaliza 8 326 artigos, de 44 revistas científicas diferentes. Os determinantes testados são o número de páginas, número de autores, número médio de filiações diferentes e número médio de países diferentes por artigo. Foram descritas quatro hipóteses, cada uma relacionada com cada determinante. Essas hipóteses são testadas para todas as revistas em conjunto e depois testadas para os quartis superiores (Q1 versus Q2) e inferiores (Q3 versus Q4), usando esses quartis como "proxies". Para testar as hipóteses, é aplicado um modelo de regressão logística binária. As conclusões são diferentes de acordo com a amostra escolhida. Quando toda a amostra é agrupada, um artigo com mais páginas e uma maior diversidade de afiliações acadêmicas, mas um número menor de autores e menos diversidade de países, tem uma maior probabilidade de ser publicado numa revista do primeiro ou segundo quartil. Se a amostra for Q1 e Q2, um artigo com mais páginas e mais diversidade de filiações terá mais probabilidade de ser publicado numa revista de Q1, de acordo com o ranking Scopus. Se a amostra considerar apenas Q3 e Q4, um artigo com menos páginas e autores, mas com filiações diferentes, terá mais probabilidade de ser publicado no trimestre Q3.

The objective of this dissertation is to identify some determinants that could explain the probability of a paper is published in a journal that is indexed in SCimago Journal Rank, also well known as Scopus. The analysis only covers the category of "Accounting" and includes journals from the European geographic region between 2010 and 2015. The sample comprises 8 326 articles, 44 different scientific journals. The determinants are the number of pages, number of authors, average number of different affiliations and average number of different countries per article. Four hypotheses were descripted, each one related to each determinant. These hypotheses are tested to all the journals together and tested for the upper (Q1 versus Q2) and lower quarters (Q3 versus Q4), using those quartiles as proxy. To test the hypotheses, a binary "Logistic regression" model is applied. The conclusions are different according with the sample chosen. When all the sample is pooled, an article with more pages and a higher diversity of academic affiliations but lower number of authors and less diversity of country has a bigger probability to be published in a journal from Q1 or Q2 quarter. If the sample considers only Q1 and Q2, an article with more pages and more diversity in affiliations has more probability to be published in a journal from Q1. If the sample considers only Q3 and Q4, an article with less pages and authors but more different affiliations have more probability to be published in a Q3 quarter.