Men, Women and Money: Perspectives on Gender, Wealth and Investment, 1850-1930
Notice bibliographique
Résumé
The late nineteenth and early twentieth centuries witnessed significant developments in the structure, organization, and expansion of financial markets and opportunities for investment in Britain and its empire. But very little is known about how men and women engaged with these markets and with new opportunities for money-making. In what ways did the composition of personal fortunes alter in response to these developments? How did individuals make use of new financial opportunities to further their own priorities and ensure their families' well-being? What choices of securities did they make, and how did these reflect their attitudes to investment risk? What were the implications of a rapidly growing investor population for corporate governance and the regulation of markets? How significant is gender in understanding new patterns of wealth holding and investment? This interdisciplinary book brings together a range of leading international scholars to answer these questions and to develop important new research agendas. Foremost among these is a concern for gender, with several of the chapters exploring the growing importance of women within investment markets. These findings open up dialogues between economic and financial historians with social, gender, and feminist historians, and add a significant new dimension to existing research on women's economic agency. The volume also breaks fresh ground by analysing aspects of wealth holding and finance in British colonial settings: Canada and Australia. Understanding the extent to which global financial processes shaped the economic lives of those on the 'periphery' as well as at the 'heart' of empire will offer new insights into the social and geographical diffusion of financial markets. Contributors to this volume - David R. Green, King's College London Josephine Maltby, University of York Alastair Owens, Queen Mary University of London Janette Rutterford, Open University Youssef Cassis, Universite de Geneve Leslie Hannah Ranald Michie, University of Durham William D. Rubinstein, Aberystwyth University Martin Shanahan Livio Di Matteo, Lakehead University Mary Beth Combs, Fordham University Graeme G. Acheson , University of Ulster John D. Turner, Queen's University, Belfast
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».