Annual Reports to Shareholders: Historical Collections in Libraries
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this article is to describe the scope and depth of the historic corporate annual report collections in twelve academic/research libraries in North America. For many decades, a few major academic business libraries have been collecting and preserving corporate Annual Reports (ARS), the reports sent to shareholders documenting the financial status and future plans of the company. Today these historic collections provide more than a record of the companies’ finances; they provide a glimpse into the social and cultural thoughts from the past and the corporate stories of individual companies. Digitization of these reports has only just begun; so, except for fewer than 900 companies (most of which have been on the Fortune 500 list), the companies included in these historic annual report collections are not available electronically. The combined collection of the twelve libraries includes reports from nearly 38,000 different companies. Stanford, Harvard, and Western Ontario have the largest collections. Harvard and Columbia have collections with significant historic depth, while Purdue has a collection with important late–twentieth-century holdings. The overlap of the collections is much smaller than was anticipated. The two largest collections, Stanford with over 18,000 companies and Harvard with over 11,000 companies, have only 3,668 companies in common. The overlap of companies between the largest five collections is only thirty-three companies. This research identifies these collections as unique and therefore valuable to the study of specific company histories and the industrial development in North America. Librarians need to preserve these collections and work toward digitizing them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,046 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,019 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,013 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».