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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
Insurance and Financial Risk Management
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.

1 318 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.
1 318 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 3 sur 27

Les étiquettes couvrent 1 des 1 318 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 1 318 des 1 318 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.

aboutno affnon étiqueté
Machine Learning in Forecasting Motor Insurance Claims
Thomas Poufinas, Periklis Gogas, Théophilos Papadimitriou, Emmanouil Zaganidis
2023· article· en· Risks· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
22
citations
affsans résuménon étiqueté
Collateral and Credit Issues in Derivatives Pricing
John C. Hull, Alan White
2013· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
affnon étiqueté
The Cost of Financial Frictions for Life Insurers
Ralph S. J. Koijen, Motohiro Yogo
2012· preprint· en· National Bureau of Economic Research· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
affnon étiqueté
Financial Risk Capacity
Saki Bigio, Adrien d’Avernas
2019· preprint· en· National Bureau of Economic Research· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
affsans résuménon étiqueté
Dynamic risk-sharing game and reinsurance contract design
Shumin Chen, Yanchu Liu, Chengguo Weng
2019· article· en· Insurance Mathematics and Economics· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
affnon étiqueté
Chapter 6: Insurance industry
Alice LeBlanc, Megan Linkin
2010· article· en· Annals of the New York Academy of Sciences· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
affnon étiqueté
BOOK REVIEW
Greg N. Gregoriou, Donald M. DePamphilis
2012· article· en· ˜The œjournal of wealth management· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
18
citations
venueno affnon étiqueté
Banking Firm, Risk of Investment and Derivatives
Удо Бролл, Wing‐Keung Wong, Mojia Wu
2011· article· en· Technology and Investment· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
16
citations
affnon étiqueté
An Overview of Machine Learning for Asset Management
Yongjae Lee, John R. J. Thompson, Jang Ho Kim, Woo Chang Kim, Francesco A. Fabozzi
2023· article· en· The Journal of Portfolio Management· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
affnon étiqueté
Natural Disaster Impacts on U.S. Banks
James R. Barth, Stephen M. Miller, Yanfei Sun, Shen Zhang
2022· article· en· American Business Review· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
14
citations

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