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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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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 23 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.

afffundnon étiqueté
Pricing Shared-Loss Hedge Fund Fee Structures
Ben Djerroud, David Saunders, Luis Seco, Mohammad Shakourifar
2016· book-chapter· en· Springer proceedings in mathematics & statistics· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affnon étiqueté
Diversification benefits for bond portfolios
Wassim Dbouk, Lawrence Kryzanowski
2009· article· en· European Journal of Finance· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affnon étiqueté
Impediments to Financial Trade: Theory and Applications
Nicolae Gârleanu, Stavros Panageas, Jianfeng Yu
2016· report· en· National Bureau of Economic Research· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affnon étiqueté
Asset Allocation with Hedge Funds on the Menu
Phelim Boyle, Sun Siang Liew
2007· article· en· North American Actuarial Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affnon étiqueté
The evolution of corporate twitter usage
M. Al Guindy, James P. Naughton, Ryan Riordan
2023· article· en· Journal of Business Finance &amp Accounting· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affsans résuménon étiqueté
Downside loss aversion: Winner or loser?
Ines Fortin, Jaroslava Hlouskova
2015· article· en· Mathematical Methods of Operations Research· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
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affnon étiqueté
The Term Structure of Short Selling Costs
Gregory Weitzner
2023· article· en· European Finance Review· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
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affsans résuménon étiqueté
Time-Varying Crash Risk: The Role of Stock Market Liquidity
Peter Christoffersen, Bruno Feunou, Yoontae Jeon, Chayawat Ornthanalai
2016· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
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affaboutnon étiqueté
The Cross Section of Expected Returns and Amortized Spreads
Zhongzhi He, Lawrence Kryzanowski
2006· article· en· Review of Pacific Basin Financial Markets and Policies· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
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aboutno affnon étiqueté
The Telling Trades of Mutual Funds
Gina Nicolosi
2009· article· en· Financial Management· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
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venueno affnon étiqueté
Cross Hedging with Single Stock Futures
Chris Brooks, Ryan J. Davies, Sang Soo Kim
2007· article· en· Assurances et gestion des risques· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
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venueno affnon étiqueté
Models for Expected Returns with Statistical Factors
José Manuel Cueto, Aurea Grané, Ignacio Cascos
2020· article· en· Journal of risk and financial management· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
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affsans résuménon étiqueté
Funding Liquidity CAPM: International Evidence
Aytek Malkhozov, Philippe Mueller, Andrea Vedolin, Gyuri Venter
2014· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
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afffundnon étiqueté
CFO facial beauty and bank loan contracting
Karel Hrazdil, Jiyuan Li, Gerald J. Lobo, Ray Zhang
2023· article· en· Accounting and Finance· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
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