Understanding technological change in global finance through infrastructures
Notice bibliographique
Résumé
Amid escalating claims about the promises and perils of emergent financial technologies (fintech), critical investigation of the extent to which specific technological changes in global finance are truly ‘disruptive’ is sorely needed. Yet, IPE has engaged little with the growing focus on fintech in popular and regulatory debates, as well as in Social Studies of Finance (SSF). This article and accompanying special issue foreground ‘infrastructures’ as a heuristic for injecting nuance into debates on the emergence, limits and implications of technological changes in global finance while bringing IPE into conversation with perspectives on fintech in cognate literatures. Building on insights developed in Science and Technology Studies (STS), we argue that tracing the ways in which infrastructures enabling financial markets to operate are assembled out of multiple old and new socio-technical devices offers productive avenues for addressing key questions arising from several entanglements underpinning technological change. The findings of contributions to this special issue are linked to two key themes in debates on the impacts of technological change: financial inclusion and financial stability. Further avenues are proposed for examining the infrastructures in which technological change occurs in global finance and beyond, while fostering on-going dialogues between IPE, STS and SSF.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».