Trend. Xignite. FactSet Corporate Fundamentals: Total Expenses | Country: USA | Stock Symbol: PNF | Symbol Name: Pimco New York Shs | Exchange: NYSE Arca, Day Format Error: 2147483647-Day Format Error: 0. Data-Planet™ Statistical Ready Reference by Conquest Systems, Inc. Dataset-ID: 016-005-161.
Notice bibliographique
Résumé
Xignite (2016). FactSet Corporate Fundamentals: Total Expenses | Country: USA | Stock Symbol: PNF | Symbol Name: Pimco New York Shs | Exchange: NYSE Arca, . Data-Planet™ Statistical Ready Reference by Conquest Systems, Inc. [Data-file]. Dataset-ID: 016-005-161. Dataset: Represents the sum of all expenses related to operations. This database provides stock fundamentals data for active United States and Canadian listed companies. Companies are identified by symbol and name. Equities, common stock, and some ETFs and preferred stocks are covered. Exchanges include NYSE, NASDAQ, NYSE MKT, NYSE ARCA, TSX, limited OTCBB and TSX Venture coverage (liquid companies only). Data points include earnings and dividends, ratios and sales, and stock price. Data-Planet distributes the data, produced by FactSet (www.factset.com), via license from Xignite. Category: Industry, Business, and Commerce, Banking, Finance, and Insurance Source: Xignite Xignite provides on-demand financial market data covering global equities, commodities, currencies, options, fixed income, mutual funds, derivatives, and OTC (“over-the-counter” or those traded in a context other than a formal exchange) instruments. http://www.xignite.com/ Subject: Corporations, Expenses, Financials, Publicly Traded Companies
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,097 | 0,184 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».