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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 22 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
Persistent Doubt: An Examination of Hedge Fund Performance
María de la O González, Nicolas Papageorgiou, Frank S. Skinner
2015· article· en· European Financial Management· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
affsans résuménon étiqueté
Option price implied information and REIT returns
Jie Cao, Bing Han, Linjia Song, Xintong Zhan
2023· article· en· Journal of Empirical Finance· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
affsans résuménon étiqueté
A Trend Factor for the Cross-Section of Cryptocurrency Returns
Christian Fieberg, Gerrit Liedtke, Thorsten Poddig, Thomas Walker, Adam Zaremba
2023· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
affnon étiqueté
Alternative Trading Systems: Does One Shoe Fit All?
Nicolas Audet, Toni Gravelle, Jing Yang
2021· preprint· en· RePEc: Research Papers in Economics· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
affsans résuménon étiqueté
Estimating the Ex Ante Equity Premium
Glen Donaldson, Lisa A. Kramer, Mark J. Kamstra
2007· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
affnon étiqueté
Cryptocurrency factor momentum
Christian Fieberg, Gerrit Liedtke, Daniel Metko, Adam Zaremba
2023· article· en· Quantitative Finance· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
affnon étiqueté
Catering to Investors Through Product Complexity
Claire Célérier, Boris Vallée
2016· article· en· Econstor (Econstor)· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
affsans résuménon étiqueté
Variance Premium, Downside Risk, and Expected Stock Returns
Bruno Feunou, Ricardo Lopez Aliouchkin, Roméo Tédongap, Lai Xu
2017· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
venueno affnon étiqueté
Choosing Factors for the Vietnamese Stock Market
Nina Ryan, Xinfeng Ruan, Jin E. Zhang, Jing A. Zhang
2021· article· en· Journal of risk and financial management· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
affnon étiqueté
The Impact on Stock Returns of Crowding by MutualFunds
Ligang Zhong, Xiaoya Ding, Nicholas S. P. Tay
2017· article· en· The Journal of Portfolio Management· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
affsans résuménon étiqueté
Investor Overconfidence and the Forward Premium Puzzle
Craig Burnside, Bing Han, David Hirshleifer, Tracy Yue Wang
2010· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
fundno affnon étiqueté
Model Disagreement and Economic Outlook
Daniel Andrei, Bruce Carlin, Michael Hasler
2014· report· en· National Bureau of Economic Research· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations

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