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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
Période
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Financial Markets and Investment Strategies
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.

3 747 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.
3 747 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 16 sur 75

Les étiquettes couvrent 0 des 3 747 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 3 747 des 3 747 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.

affnon étiqueté
Herd Behavior in Efficient Financial Markets
Andreas Park, Hamid Sabourian
2006· preprint· en· RePEc: Research Papers in Economics· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
17
citations
affnon étiqueté
Information, analysts, and stock return comovement
Allaudeen Hameed, Randall Mørck, Jianfeng Shen, Bernard Yeung
2010· preprint· en· National Bureau of Economic Research· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
17
citations
affsans résuménon étiqueté
The Power of ESG Ratings on Stock Markets
Loriana Pelizzon, Aleksandra Rzeźnik
2021· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
17
citations
afffundnon étiqueté
Positive Weights on the Efficient Frontier
Phelim Boyle
2014· article· en· North American Actuarial Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
17
citations
aboutno affnon étiqueté
Hedge Funds and Equity Prices
Yawen Jiao
2012· article· en· European Finance Review· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
17
citations
affnon étiqueté
How is Liquidity Priced in Global Markets?
Ines Chaieb, Vihang R. Errunza, Hugues Langlois
2020· article· en· Review of Financial Studies· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
17
citations
affsans résuménon étiqueté
Should investors learn about the timing of equity risk?
Michael Hasler, Mariana Khapko, Roberto Marfè
2018· article· en· Journal of Financial Economics· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
17
citations
affsans résuménon étiqueté
Trusting the Stock Market
Luigi Guiso, Luigi Zingales, Paola Sapienza
2005· preprint· en· The Journal of Finance· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
17
citations
affsans résuménon étiqueté
Stock Valuation and Investment Strategies
Zhiwu Chen
2001· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
16
citations
affsans résuménon étiqueté
Distracted Analysts: Evidence from Climatic Disasters
Yuqi Han, Connie X. Mao, Hongping Tan, Chi Zhang
2020· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
16
citations
afffundvenuenon étiqueté
Real Incentive Effects of Soft Information
Peter Christensen, Hans Frimor, Florin Şabac
2019· article· en· Contemporary Accounting Research· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
16
citations
affsans résuménon étiqueté
Model Comparison with Sharpe Ratios
Francisco Barillas, Raymond Kan, Cesare Robotti, Jay Shanken
2017· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
16
citations
affnon étiqueté
INSIDER TRADING AND VOLUNTARY DISCLOSURE
Philippe Grégoire
2008· article· en· International Journal of Theoretical and Applied Finance· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
16
citations

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