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Enregistrement W3041507211 · doi:10.4018/978-1-7998-4543-0.ch005

When Giants Meet

2020· book-chapter· en· W3041507211 sur OpenAlexaff
Myriam Ertz, Émilie Boily

Notice bibliographique

RevuePractice, progress, and proficiency in sustainability · 2020
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSharing Economy and Platforms
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlockchainNexus (standard)Distributed ledgerCryptocurrencyDatabase transactionConceptual frameworkSharing economyTransaction costPaymentCorporate governanceBusinessComputer scienceComputer securityWorld Wide WebFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The collaborative economy (CE) involves an intensification of direct or intermediated peer-to-peer trade, underpinned by robust digital infrastructures and processes, hence an increased use of new technologies and a redefinition of business activities. As an inherently connected economy, the CE is, therefore, prone to integrating the most recent technological advances including artificial intelligence, big data analysis, augmented reality, the smart grid, and blockchain technology. As an innovative payment and finance technology, the blockchain and cryptocurrencies could have potential implications for the CE. This chapter consists of a conceptual review analyzing how the CE connects with the blockchain technology. The chapter presents subsequently the organizational and managerial implications related to the use of blockchain technology in terms of governance, transaction costs, and user confidence. An illustrative case further examines the role of a prominent social media in the CE-blockchain nexus.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,237 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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