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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
Risk and Portfolio Optimization
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.

710 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.
710 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 3 sur 15

Les étiquettes couvrent 2 des 710 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 710 des 710 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
Robust network design
Neil Olver
2010· article· en· eScholarship@McGill (McGill)· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
26
citations
affsans résuménon étiqueté
Credit risk optimization using factor models
David Saunders, Costas Xiouros, Stavros A. Zenios
2006· article· en· Annals of Operations Research· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
25
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Extreme negative dependence and risk aggregation
Bin Wang, Ruodu Wang
2015· article· en· Journal of Multivariate Analysis· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
25
citations
affsans résuménon étiqueté
Bowley vs. Pareto optima in reinsurance contracting
Tim J. Boonen, Mario Ghossoub
2022· article· en· European Journal of Operational Research· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
25
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Cardinality-constrained risk parity portfolios
Hassan Anis, Roy H. Kwon
2022· article· en· European Journal of Operational Research· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
affsans résuménon étiqueté
Vector-Valued Tail Value-at-Risk and Capital Allocation
Hélène Cossette, Mélina Mailhot, Étienne Marceau, Mhamed Mesfioui
2015· article· en· Methodology And Computing In Applied Probability· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
affnon étiqueté
The strong Fatou property of risk measures
Shengzhong Chen, Niushan Gao, Foivos Xanthos
2018· article· en· Dependence Modeling· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
affnon étiqueté
Pareto utility
Masako Ikefuji, Roger J. A. Laeven, Jan R. Magnus, Chris Muris
2012· article· en· Theory and Decision· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
affsans résuménon étiqueté
Factor-based robust index tracking
Roy H. Kwon, Dexiang Wu
2016· article· en· Optimization and Engineering· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
affsans résuménon étiqueté
Almost Robust Discrete Optimization
Opher Baron, Oded Berman, Mohammad M. Fazel‐Zarandi, Vahid Roshanaei
2019· article· en· European Journal of Operational Research· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
affsans résuménon étiqueté
Robust scenario-based value-at-risk optimization
Oleksandr Romanko, Helmut Mausser
2015· article· en· Annals of Operations Research· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations
affnon étiqueté
ALLOCATING SYSTEMIC RISK IN A REGULATORY PERSPECTIVE
Christian Gouriéroux, Alain Monfort
2013· article· en· International Journal of Theoretical and Applied Finance· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations
affnon étiqueté
Surplus-Invariant Risk Measures
Niushan Gao, Cosimo Munari
2020· article· en· Mathematics of Operations Research· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations

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