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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
Journal of risk and financial management
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.

3 786 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20082025
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.
3 786 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 76

Les étiquettes couvrent 16 des 3 786 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 3 786 des 3 786 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.

venueno affnon étiqueté
How Can European Regulation on ESG Impact Business Globally?
Rocío Redondo Alamillos, Frédéric de Mariz
2022· article· en· Journal of risk and financial management· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
108
citations
venueno affnon étiqueté
ESG Disclosures and Stock Price Crash Risk
Rio Murata, Shigeyuki Hamori
2021· article· en· Journal of risk and financial management· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
107
citations
venueno affnon étiqueté
Next-Day Bitcoin Price Forecast
Ziaul Haque Munim, Mohammad Hassan Shakil, Ilan Alon
2019· article· en· Journal of risk and financial management· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
104
citations
venueno affnon étiqueté
An Analysis of Bitcoin’s Price Dynamics
Frode Kjærland, Aras Khazal, Erlend Aune Krogstad, Frans B. Gyllenhammar Nordstrøm, Are Oust
2018· article· en· Journal of risk and financial management· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
97
citations
venueno affnon étiqueté
Fintech Innovations in the Financial Service Industry
Swamynathan Ramakrishnan, Shanmugan Joghee, Sajal Kabiraj, Malini Mittal Bishnoi
2022· article· en· Journal of risk and financial management· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
94
citations
venueno affnon étiqueté
Bankruptcy Prediction Using Machine Learning Techniques
Shekar Shetty, Mohamed Musa, Xavier Brédart
2022· article· en· Journal of risk and financial management· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
94
citations
affvenuenon étiqueté
Predicting the Impact of COVID-19 on Australian Universities
Arran Thatcher, Mona Zhang, Hayden Todoroski, Anthony Chau, Joanna Wang, Gang Liang
2020· article· en· Journal of risk and financial management· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
89
citations
venueno affnon étiqueté
Explainable AI for Credit Assessment in Banks
Petter Eilif de Lange, Borger Melsom, Christian Bakke Vennerød, Sjur Westgaard
2022· article· en· Journal of risk and financial management· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
88
citations
venueno affnon étiqueté
Sentiment-Induced Bubbles in the Cryptocurrency Market
Cathy Yi‐Hsuan Chen, Christian Hafner
2019· article· en· Journal of risk and financial management· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
88
citations
venueno affnon étiqueté
Revisiting the Performance of MACD and RSI Oscillators
Terence Tai‐Leung Chong, Wing-Kam Ng, Venus Khim‐Sen Liew
2014· article· en· Journal of risk and financial management· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
86
citations

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