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Enregistrement W3125805760 · doi:10.1111/j.1911-3846.2011.01117.x

R&D Intensity and the Value of Analysts’ Recommendations*

2011· article· en· W3125805760 sur OpenAlexvenueno aff
Dan Palmon, Ari Yezegel

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue (mathematics)Library scienceCitationAccountingPolitical scienceManagementEconomicsMathematicsComputer scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contemporary Accounting ResearchVolume 29, Issue 2 p. 621-654 R&D Intensity and the Value of Analysts’ Recommendations* DAN PALMON, DAN PALMON Rutgers UniversitySearch for more papers by this authorARI YEZEGEL, ARI YEZEGEL Bentley UniversitySearch for more papers by this author DAN PALMON, DAN PALMON Rutgers UniversitySearch for more papers by this authorARI YEZEGEL, ARI YEZEGEL Bentley UniversitySearch for more papers by this author First published: 25 June 2011 https://doi.org/10.1111/j.1911-3846.2011.01117.xCitations: 30 † Accepted by Jeffrey Callen. We would like to thank Sudipta Basu (discussant), Jeffrey Callen (associate editor), Alia Crocker, Rani Hoitash, Pyungkyung Kang, Ann Medinets, Bharat Sarath, Ephraim F. Sudit, the anonymous referees of this Journal, and seminar participants at Bentley University, Lehigh University, Penn State at Great Valley, and the University of Delaware for their valuable comments and suggestions. We also benefited from comments of participants at the American Accounting Association 2008 Annual Meeting and American Accounting Association 2009 Northeast Region Meeting. This research was supported in part by a Faculty Research Grant from Rutgers Business School—Newark and New Brunswick. Ari Yezegel acknowledges the generous financial support provided by Bentley University through the FAC grant. All errors are the authors’ responsibility. Read the full textAboutPDF ToolsRequest permissionExport citationAdd to favoritesTrack citation ShareShare Give accessShare full text accessShare full-text accessPlease review our Terms and Conditions of Use and check box below to share full-text version of article.I have read and accept the Wiley Online Library Terms and Conditions of UseShareable LinkUse the link below to share a full-text version of this article with your friends and colleagues. Learn more.Copy URL Share a linkShare onFacebookTwitterLinked InRedditWechat Citing Literature Volume29, Issue2Summer 2012 (June)Pages 621-654 RelatedInformation

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,161
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,161
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0140,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,215 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations82
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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