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Enregistrement W4392269324 · doi:10.46692/9781529224344.009

Wires! Shocks! Sausages!

2023· other· en· W4392269324 sur OpenAlexaboutno aff
Philip Roscoe

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTheater, Performance, and Music History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

And so, after a detour through the spectacle of finance – the public theatre of prices, the rhetoric of financial maths, stories of bond-jamming ‘big swinging dicks’ and corporate-raiding buccaneers, anxious oddballs piloting arcane equations while calm women sooth their fevered brows – it is time to bring the 1980s to a close. There is no better way to do so than with another story, of a pantomime villain and larger-than-life character, Tom Wilmot, London’s very own Wolf of Wall Street. Wilmot became a household name in 1985 after publishing a bestselling introductory guide to the UK’s over-the-counter markets. Trading OTC, as it is commonly known, simply means that the stock has not been admitted to any market but is traded by the broker’s firm. In avoiding admission to a market, however, stocks bypass one of the biggest quality controls that protects investors. Wilmot’s firm went by the reassuring, stolid name of Harvard Securities. According to his book, Harvard acted in ‘dual-capacity’, dealing what it happily described as ‘speculative share issues’. This fact is crucial. Harvard Securities not only sold stock to the newly propertied Sids of the mid-1980s, but also made the market in those stocks . In the last few chapters we have seen how prices contain the power relations of the context of which they are assembled, and how, in order to claim legitimacy, they must be made in some kind of daylight. Harvard was better informed, better capitalized and better staffed than those who purchased its shares, yet the broker itself was opaque, the spectacle of public proof very much absent from its dealings. The firm was founded in 1973 by a Canadian named Mortie Glickman; Wilmot refers to him in his book as ‘Mr M.J. Glickman’. It later emerged that Mr M.J. Glickman had what journalists call a ‘colourful background’. Working with a man named Irving Kott, he had set up a broker named Forget in Montréal. The company made a living employing high-pressure telephone sales to push stocks in dodgy Canadian companies onto European investors; much of the work was done through a Frankfurt-based operation, also set up by Kott and Glickman.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3250,212

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,179 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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