Relative Comparison and Category Membership: The Case of Equity Analysts
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Although audience perception is critical to the theory that classification affects rewards, such as ratings or sales, tests of the classification–rewards link occur without directly measuring audience perception. As a result, although a great deal is known about the mean level of rewards as a function of classification, little is known about the individual evaluations that underlie them and that contribute to the variance. I advance a process-based explanation for evaluative outcomes. Individuals make evaluations as a result of relative judgments on a subset of objects, comparing each object under consideration against a small set of others. Categorical boundaries matter to individuals perhaps because of personal preferences but also, importantly, because fit within boundaries determines how strictly to apply performance results. Simply by different individuals examining different subsets of objects, evaluative outcomes can vary dramatically, such that the same object may have different evaluations by audience members. Using recommendations by analysts at U.S. brokerages, I find support for the hypothesis that lower performance of a stock relative to other stocks already rated by a given analyst is associated with a lower likelihood of a high rating by an analyst, but this effect applies only to those stocks that fit clearly into industry boundaries. In general, the results suggest that the positive effect of category membership on evaluative outcomes, well established in prior literature, is contingent on the evaluative processes of individual audience members.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle