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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 7 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 mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affsans résuménon étiqueté
Risk Budgeting Allocation for Dynamic Risk Measures
Sebastian Jaimungal, Silvana M. Pesenti, Yuri F. Saporito, Rodrigo S. Targino
2023· article· en· SSRN Electronic Journal· Decision Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
venueno affnon étiqueté
Risk Management for Grain Processors and “Copulas”
Songjiao Chen, William W. Wilson, Ryan Larsen, Bruce L. Dahl
2015· article· en· Canadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie· Decision Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
venueno affnon étiqueté
Analysis and Forecasting of Risk in Count Processes
Annika Homburg, Christian Weiß, Gabriel Frahm, Layth C. Alwan, Rainer Göb
2021· article· en· Journal of risk and financial management· Decision Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Diversification quotients based on VaR and ES
Xia Han, Liyuan Lin, Ruodu Wang
2023· article· en· Insurance Mathematics and Economics· Decision Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Risk Bounds for Factor Models
Carole Bernard, Steven Vanduffel, Ruodu Wang
2015· article· en· SSRN Electronic Journal· Decision Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affaboutnon étiqueté
Cash-Subadditive Risk Measures Without Quasi-Convexity
Xia Han, Qiuqi Wang, Ruodu Wang, Jianming Xia
2025· article· en· Mathematics of Operations Research· Decision Sciences
prédiction distillée:candidate · metaresearchconsensus · aucune
4
citations
aboutno affnon étiqueté
Quantile of a Mixture
Carole Bernardand, Steven Vanduffel
2014· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Decision Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Risk Budgeting Allocation for Dynamic Risk Measures
Silvana M. Pesenti, Sebastian Jaimungal, Yuri F. Saporito, Rodrigo S. Targino
2024· article· en· Operations Research· Decision Sciences
prédiction distillée:candidate · metaresearch+sts+scholarly_communication+insufficient_payloadconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Minkowski deviation measures
Marlon Ruoso Moresco, Marcelo Brutti Righi, Eduardo Horta
2022· article· en· Statistics & Risk Modeling· Decision Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
On Robust Utility Maximization
Traian A. Pirvu, Ulrich G. Haussmann
2007· preprint· en· ArXiv.org· Decision Sciences
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
4
citations
affnon étiqueté
Estimating the VaR-induced Euler allocation rule
Nadezhda Gribkova, Jianxi Su, Ričardas Zitikis
2023· article· en· Astin Bulletin· Decision Sciences
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
4
citations
afffundnon étiqueté
Improving Skewness of Mean-Variance Portfolios
Luis F. Zuluaga, Samuel H. Cox
2010· article· en· North American Actuarial Journal· Decision Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Bowley-optimal convex-loaded premium principles
Mario Ghossoub, Bin Li, Benxuan Shi
2025· article· en· Insurance Mathematics and Economics· Decision Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
DISAPPOINTMENT AVERSION PREMIUM PRINCIPLE
Ka Chun Cheung, Wing Fung Chong, Robert J. Elliott, Sheung Chi Phillip Yam
2015· article· en· Astin Bulletin· Decision Sciences
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
3
citations

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