Notice bibliographique
Résumé
This book grew out of the deep frustration two of the three authors have experienced for many years, trying to teach a practical yet rigorous course on personal – in contrast to corporate or investment – finance, to undergraduate and graduate students at Canadian business schools. Although there are many college-level textbooks that discuss the tactical aspects of personal finance – nuggets such as: credit card debt is bad; reduce fees on mutual funds; regular saving is important; have a budget; and so on – we have not come across a textbook that integrated all these disparate concepts into a conceptual or strategic framework for financial decision making, based on sound economic principles . For the most part, personal finance is being taught as a collection of standalone facts about “smart” money management. Most existing textbooks are written assuming a (very) basic background in mathematics on the part of the student, which limits the financial and economic level at which such a course can be delivered and the material discussed. Moreover, in today's Google and YouTube world, curious students could obtain more relevant, accurate, and up-to-date information about most (if not all) of the products that are part of the personal financial toolkit. In our opinion, a textbook that allocates most of its pages to the tactical aspects of financial planning, such as explaining how to read a credit card statement or how to get a copy of your credit report from your local credit bureau, or how to open up a brokerage account, is not advanced enough for a third or fourth year course in a business school.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,252 | 0,114 |
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 ».