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Enregistrement W2908993010

The Ant Empire: Fintech Media and Corporate Convergence within and beyond Alibaba

2019· article· en· W2908993010 sur OpenAlexaff
Jing Wang, Mai Anh Doan

Notice bibliographique

RevueThe Political Economy of Communication · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensUniversity of the Fraser Valley
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsolidation (business)Convergence (economics)BusinessFinTechFinanceEconomicsFinancial services
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data-driven technologies and platform economies have been widely employed by Chinese companies in a variety of business sectors. In the past decade, these digital applications have profoundly restructured economic development and power relations in Chinese society. This article examines how the promotions of fintech media and communication technologies for transactions, loans, investments and many other financial practices–engender and enlarge Alibaba’s digital financial platform, Ant Financial, the largest digital financial company in China. From a political economy of communication perspective, we consider Ant Financial as a product of data-centric corporate convergence in which fintech media have extracted user data from Alibaba’s e-commerce and digital payment platforms and utilized this data to drive Alibaba’s growth in financial businesses. The consolidation of multiple platforms has transformed financial industries, challenged policy and regulatory regimes, and reshaped the cultures of finance in China. The convergence paradigm underpins the digital, technology-driven logic facilitated by the state in resource allocation and policy-making. The government’s supportive role is a vital condition for the rise of Chinese fintech giants such as Baidu Finance, Ant Financial, Tencent Finance, and Jingdong Finance.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,490
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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