Généralisation de l'usage du Big Data en finance de marché, entre mythes et réalités: Une approche par le travail institutionnel
Bibliographic record
Abstract
Résumé Cette recherche examine l'utilisation du Big Data, en particulier des algorithmes de trading basés sur l'intelligence artificielle, dans le domaine de la finance de marché. À travers une analyse lexicométrique d'un corpus de données provenant de la presse financière sur une période de 10 ans, nous avons identifié quatre acteurs qui contribuent à l'institutionnalisation de l'utilisation du Big Data dans la finance de marché: les experts issus du secteur bancaire et financier, les intellectuels (académiques, journalistes, écrivains), les gestionnaires à la recherche de ressources et les institutions publiques. Alors que les dilemmes éthiques et les problèmes de qualification sont une réalité, seules les institutions publiques les mettent en avant dans leur discours, contribuant ainsi au processus d'institutionnalisation.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".