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Enregistrement W1929862880 · doi:10.5539/ass.v11n14p55

Problems and Perspectives of Development and Regulation of Electronic Forms of Money in Russia

2015· article· en· W1929862880 sur OpenAlexvenueno aff
Irina Valentinovna Vihlyaeva, Sergey Vladimirovich Shpeka, Anatoly Vladimirovich Babin, Maria Alekseevna Aseeva, Olga Vladimirovna Gleba

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDigital Platforms and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReceiptElectronic moneyContext (archaeology)BusinessConfidentialityCirculation (fluid dynamics)Control (management)PaymentInternet privacyEconomicsLawAccountingPolitical scienceFinanceComputer scienceEngineeringManagementHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the society is developing, necessity in increase of speed of information transfer is constantly growing,significance of information in all areas of mankind’s life acquires real traits. Information carriers during differenthistorical periods were elm made by Slavic people, clay plate and papyrus - by Egyptian people, skins bynomadic folks; while some of them will be more durable, another ones will be less. Information can bedetermined for allocation on electronic mediums. For satisfaction of need in constant receipt of info, a humancreates diverse technical devices which expand ones’ physiological borders of perception. In that context, we seea necessity to look at mechanisms of electronic money market regulation nowadays, to research how to providefor confidentiality electronic payments, control of electronic money circulation; what has already been done, andwhat must be done.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,790
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2015
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Résumé présentoui

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