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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
SSRN Electronic Journal
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.

37 702 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.
37 702 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 23 sur 755

Les étiquettes couvrent 42 des 37 702 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 37 702 des 37 702 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
The Effect of Public Debt on Growth in Multiple Regimes
Andros Kourtellos, Thanasis Stengos, Chih Ming Tan
2012· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
34
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Risk, Monetary Policy and Asset Prices in a Global World
Geert Bekaert, Marie Hoerova, Nancy R. Xu
2023· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
34
citations
affsans résuménon étiqueté
A Cognitive Approach to Fraud Detection
Stefano Grazioli, Paul Johnson, Karim Jamal
2006· article· en· SSRN Electronic Journal· Psychology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
34
citations
affsans résuménon étiqueté
Firm-Specific Variation and Openness in Emerging Markets
Bernard Yeung, Kan Li, Randall Mørck, Fan Yang
2003· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
34
citations
affsans résuménon étiqueté
The Value of Corportate Culture
Luigi Guiso, Paola Sapienza, Luigi Zingales
2013· article· en· SSRN Electronic Journal· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
33
citations
affsans résuménon étiqueté
The Antigenic Anatomy of SARS-CoV-2 Receptor Binding Domain
Wanwisa Dejnirattisai, Daming Zhou, Helen M. Ginn, Helen M. E. Duyvesteyn, Piyada Supasa, James Brett Case +47 autres
2020· article· en· SSRN Electronic Journal· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
33
citations
affsans résuménon étiqueté
The Nature of Countercyclical Income Risk
Fatih Guvenen, Serdar Ozkan, Jae Song
2012· article· en· SSRN Electronic Journal· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
33
citations
affsans résuménon étiqueté
Defining Microglial States and Nomenclature: A Roadmap to 2030
Rosa Chiara Paolicelli, Amanda Sierra, Beth Stevens, Marie‐Ève Tremblay, Adriano Aguzzi, Bahareh Ajami +85 autres
2022· article· en· SSRN Electronic Journal· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
33
citations
aboutno affnon étiqueté
Private Money and Counterfeiting
Stephen D. Williamson
2002· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
33
citations
affsans résuménon étiqueté
Peer Choice in CEO Compensation
Ana M. Albuquerque, Gus De Franco, Rodrigo S. Verdi
2012· article· en· SSRN Electronic Journal· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
33
citations
affsans résuménon étiqueté
Would the Social Planner Let Bags Fly Free?
Gad Allon, Achal Bassamboo, Martin A. Lariviere
2011· article· en· SSRN Electronic Journal· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
33
citations
affsans résuménon étiqueté
Consumer Lending Discrimination in the FinTech Era
Robert P. Bartlett, Adair Morse, Richard Stanton, Nancy Wallace
2017· article· en· SSRN Electronic Journal· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
33
citations
affsans résuménon étiqueté
Size Anomalies in U.S. Bank Stock Returns
Priyank Gandhi, Hanno N. Lustig
2010· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
33
citations
affsans résuménon étiqueté
Governing AI Agents
Noam Kolt
2024· article· en· SSRN Electronic Journal· Decision Sciences
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33
citations
affsans résuménon étiqueté
Do International Cross-Listings Still Matter?
George Andrew Karolyi, Louis Gagnon
2010· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
33
citations
affsans résuménon étiqueté
Measuring Corporate Culture Using Machine Learning
Kai Li, Feng Mai, Rui Shen, Xinyan Yan
2018· article· en· SSRN Electronic Journal· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
33
citations

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