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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
Auteur ou autrice
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→
Ordre
Langue
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Domaine
Revue
SSRN Electronic Journal
Sujet
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

37 702 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
37 702 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 155 sur 755

Les étiquettes couvrent 42 des 37 702 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 37 702 des 37 702 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail (titre seulement); le volet Codex est un classifieur distillé et calibré. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affaboutsans résuménon étiqueté
Transaction Structuring and Canadian Convertible Debt
Thomas W. Scott, Christine I. Wiedman, Heather A. Wier
2010· article· en· SSRN Electronic Journal· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Trade Retaliation in a Monetary-Trade Model
John Whalley, Jun Yu, Shunming Zhang
2009· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Who Smoothes Dividends?
Laurence Booth, Zhaoxia Xu
2008· article· en· SSRN Electronic Journal· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Long-Run International Diversification
Thomas Conlon, John Cotter, Ramazan Gençay
2015· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Enterprise Value and the Value of Data
Dan Ciuriak
2023· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
On Three-Layer Data Markets
Alireza Fallah, Michael I. Jordan, Ali Makhdoumi, Azarakhsh Malekian
2024· article· en· SSRN Electronic Journal· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Urban Pull: The Roles of Amenities and Employment
Naomi Hausman, Peleg Samuels, Maxime C. Cohen, Roy Sasson
2023· preprint· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
A Text Analysis for Operational Risk Loss Descriptions
Davide Di Vincenzo, Francesca Greselin, Fabio Piacenza, Ričardas Zitikis
2022· article· en· SSRN Electronic Journal· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations

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