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Enregistrement W3209874505 · doi:10.3390/arts10040074

How Has COVID-19 Affected the Public Auction Market?

2021· article· en· W3209874505 sur OpenAlexaboutno aff
Christine Bourron

Notice bibliographique

RevueArts · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt History and Market Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommon value auctionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)RevenueQuarter (Canadian coin)EconomicsBusinessAdvertisingMicroeconomicsFinanceGeographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The day of the last live auction at Sotheby’s in the spring of 2020 was on 19 March 2020 as multiple coronavirus lockdowns forced auction rooms to close worldwide. In the following months, hundreds of live auctions were cancelled or postponed, and combined revenue at Christie’s, Sotheby’s, and Phillips for the second Quarter 2020 plummeted 79% year on year from USD 4.4 bn in Q2 2019 to USD 0.9 bn in Q2 2020. This article focuses on public auctions at Christie’s, Sotheby’s, and Phillips and uses primary research to demonstrate how leading auction houses responded to the unprecedented challenges posed by the COVID-19 crisis. Leveraging Pi-eX’s public auction results database and its 12-month-rolling methodology, our analysis shows (1) the surge of online only auctions while the number of live auctions plummeted; (2) the limitations of online only auctions and the rise of new opportunities; and (3) a comparison of the COVID-19 crisis with previous art market crisis in the past 15 years.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0180,010
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,003

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,149 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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