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Enregistrement W2173814641 · doi:10.2469/cfm.v24.n4.4

Financial Analysis at “Jungle Speed”

2013· article· en· W2173814641 sur OpenAlex
Michele Armentrout

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCFA Magazine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Strategy and Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJungleBusinessFinanceEconomicsGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The CFA Institute Research Challenge wrapped up its seventh competition on 12 April in London with a new global champion: Wroclaw University of Economics. The five-member winning team from Poland included Jan Kasperowicz, Katarzyna Kowalczyk, Piotr Lembas, Kamil Saklaski, and Marta Szudzichowska, who served as the team’s captain. Szudzichowska explained that in addition to extensive preparation for each challenge event, an important element of the team’s winning strategy was their ability to handle stress. To relieve pressure and regain their focus, the team enjoyed playing a card game called “Jungle Speed.” “In the end, before our final presentation, only one thing really mattered: how to deal with the stress,” said Szudzichowska. “The card game really helped us cool off and enabled us to go into the Q&A session with clear heads.” As part of the research challenge competition, students worked in teams to write an initiation-of-coverage report on their assigned subject company. Some teams are then invited to present and defend their “buy,” “sell,” or “hold” recommendation to a panel of industry experts. This is no small task. Students spend hundreds of hours preparing for the competition while enrolled in full course loads (sometimes at the graduate level), working, and managing other personal and professional commitments. Team member Kamil Saklaski learned many lessons from the experience, especially when it came to collaboration. “The research report that we had to prepare on KGHM Polska Miedź S.A. required different expertise, approaches, and ideas. Each of us improved our analytical skills while working on each section, keeping in mind the whole structure and the character of our investment story. On the other hand, we gained a lot of ‘soft skills’ too, like teamwork, time management, task planning, and a broad array of presentation skills.” More than 3,500 students from more than 775 universities participated in local competitions held in 55 countries this year. Winners from each local-level competition, organized by volunteers at CFA Institute member societies, advanced to one of three regionals hosted by CFA Institute: Asia Pacific (held in Kuala Lumpur on 23 February), the Americas (held in Toronto on 21 March), and EMEA (held in London on 11 April). The winners from each regional then advanced to the final competition on 12 April and included:

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,012

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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