Catch me if You Can: Resolving Bitcoin Disputes with Class Actions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: In the last decade, a new kind of financial technology or “fintech” has emerged, bringing with it a host of legal issues. The most commonly known cryptocurrency, Bitcoin, is touted as the alternative to traditional money systems. Dozens of exchanges have emerged that can be used to store and transfer Bitcoins between virtual wallets. These exchanges are prone to being hacked, however, and without the infrastructure to back the “currency,” users have frequently lost Bitcoins to virtual thieves and been unable to recover their losses. This paper argues that class actions are an effective avenue for remedy against an exchange that has negligently lost Bitcoins. It provides a brief overview of Bitcoin’s underlying technology, the blockchain on which transactions are recorded, and the exchanges out of which they operate. Canadian class actions law is examined in the context of Bitcoin hacks to demonstrate how large-scale litigation can play an increasing role in fintech. There are many examples of cyber attack theft where class actions are the only viable remedy, given the commonality of harm, enormous aggregate losses, and lack of other recourse in an unregulated and uninsured industry. There are also inherent enforcement challenges that need to be addressed by regulators, such as jurisdiction conflict and party anonymity. New technology is constantly emerging and difficult to legally classify. Nevertheless, the paper concludes that class actions law is the best means of protecting consumer interests against fintech risks and supporting the objectives of access to justice, judicial economy, and behaviour modification.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle