Notice bibliographique
Résumé
In 1960, Montreal money manager John Dobson launched an informal investment club with a close group of friends and associates, including future prime minister John Turner. His Formula Growth Fund would go on to become one of North America's most successful investment funds, consistently outperforming the Dow Jones Industrial Average and attracting the likes of legendary investor Sir John Templeton. Up and to the Right tells the story behind John Dobson's investment success as well as his many contributions to entrepreneurial education. Craig Toomey provides valuable insight into Dobson's unconventional but disciplined investment approach, his uncanny ability to predict winning stocks, and his unwavering faith in the stock market despite its many ups and downs. Coinciding with the sixtieth anniversary of the Formula Growth Fund, this revised edition brings the company's fascinating story up to date. It presents additional investment case studies and explains how, through the launch of a successful hedge fund platform and expansion into Asia, Formula Growth has tripled its assets under management since the first edition was published in 2014. An initial investment of $10,000 made in 1960 has grown in value to an astonishing $12 million - a return on investment that speaks to Dobson's legacy. Based on interviews with Dobson as well as with dozens of members of his extensive network of friends, colleagues, and investment professionals, Up and to the Right is a fascinating story about a great Canadian who believed deeply in self-reliance and free enterprise as well as the value of friendship, pursuing one's passions, and working for the greater good.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,006 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,108 | 0,057 |
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 ».