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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
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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 17 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.

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
Do Demand Curves for Small Stocks Slope Down
Ernest N. Biktimirov, Arnold R. Cowan, Bradford D. Jordan
2003· article· en· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
16
citations
affnon étiqueté
Moment Risk Premia and Stock Return Predictability
Zhenzhen Fan, Xiao Xiao, Hao Zhou
2020· article· en· Journal of Financial and Quantitative Analysis· 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
affsans résuménon étiqueté
A Model of Costly Interpretation of Asset Prices
Xavier Vives, Liyan Yang
2016· 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
aboutno affnon étiqueté
Consumption Risk and the Cost of Equity Capital
Ravi Jagannathan, Yong Wang
2005· preprint· en· RePEc: Research Papers in Economics· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
venueno affnon étiqueté
Bank sentiment and liquidity hoarding
Allen N. Berger, Hugh Hoikwang Kim, Xiaonan “Flora”
2024· article· en· Contemporary Accounting Research· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
venueno affnon étiqueté
Further Tests of the ZCAPM Asset Pricing Model
James W. Kolari, Jianhua Z. Huang, Wei Liu, Huiling Liao
2022· article· en· Journal of risk and financial management· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
affsans résuménon étiqueté
Flight-to-Liquidity and Global Equity Returns
Ruslan Goyenko, Sergei Sarkissian
2008· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
affsans résuménon étiqueté
Quarterly Trading Patterns of Financial Institutions
Jia He, Lilian Ng, Qinghai Wang
2002· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
affsans résuménon étiqueté
Risk-Taking and Retirement Investing in Mutual Funds
Susan Kerr Christoffersen, Mikhail Simutin
2012· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
affnon étiqueté
Monetary Policy and Reaching for Income
Kent Daniel, Lorenzo Garlappi, Kairong Xiao
2018· report· en· National Bureau of Economic Research· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
affsans résuménon étiqueté
Cryptocurrency anomalies and economic constraints
Christian Fieberg, Gerrit Liedtke, Adam Zaremba
2024· article· en· International Review of Financial Analysis· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations

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