Dear Mr.Kingston: TO BARRICK OR TO BE BARRICKED, THAT IS THE QUESTION
Notice bibliographique
Résumé
Thank you for writing. You ask me whether Barrick is a 'buy ' now that it has reached its long-time ambition of becoming the first: the largest gold producer of the world. Would it now start moving up from its place of being the last: the world's worst large-cap share price-performer in the gold-mining business? I am a monetary economist and as a rule do not offer investment advice. Having said that, the name "Barrick " touches a raw nerve in me. I used to be a shareholder. In 1992 I took early retirement from my professorship, accepting bribe money (they call it 'golden handshake') from Memorial University of Newfoundland, my academic home for 35 years. At stake was about $50,000 which I invested in Barrick shares and leaps, with the idea of arbitraging one against the other. As the gold price went up, I would sell leaps and put the proceeds into shares, and vice versa. Most of this investment has gone up in smoke as a result of Barrick's 'Brave New World of Hedging'. I decided that, in reply to your kind letter, I would tell my story. The Godfather Barrick's founder and godfather, Peter Munk, like myself, grew up in Budapest.
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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 | 0,002 | 0,021 |
| 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 | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,096 | 0,058 |
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 ».