Blockchain Technology – What’s in Store for Canada’s Economy and Financial Markets?
Notice bibliographique
Résumé
Blockchain technology has the potential to transform dramatically how a modern economy deals with maintaining and updating records. This innovation has already created lots of turbulence in financial markets and beyond. It will be a challenge to let markets figure out how to best use this technology while ensuring consumer safety and efficiency. Our goal in this paper is to unveil the potential of blockchain technology and guide regulators in how to approach the challenges this technology entails. The most well-known examples of blockchains are found in the area of payments systems and, more generally, in financial markets. It is thus understandable that the financial industry is leading the charge to unearth the potential of this technology in order to find cost efficiencies, but also to recapture above normal profits. The potential application of this technology, however, reaches much further than merely being a currency like bitcoin or a record-keeping system. Early applications of this technology include smart contracts and attempts by governments to build universal online identification systems. Blockchain technology also introduces new concepts such as cryptographic communication protocols and distributed data storage that can increase the safety of electronic networks and offer potential cost efficiency. We do not expect distributed ledgers to completely supplant traditional intermediaries, especially in areas where these intermediaries are of systemic importance or provide services that require a high degree of ad hoc coordination. Still, many elements of this new technology offer a unique opportunity for such intermediaries to modernize their infrastructures and offer their clients safer and cheaper systems. It is not clear, however, how to realize such benefits in a way that makes sure they are passed on to the economy as a whole. This leads us to identify three major challenges and priorities for policymakers and regulators arising from blockchain technology: 1. Design a principle-based regulation regime that achieves high safety standards, legal certainty and a stable environment for transactions based on distributed ledger technology; 2. Ensure that this technology leads to appropriate end-user cost efficiencies rather than simply a redistribution of above-normal profits among intermediaries; and 3. Determine areas where government involvement is advisable, be it in the role of facilitator for a private or public distributed ledger, or as a direct central node that applies elements of the technology but retains the monopoly of managing the ledger entries.
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 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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,011 |
| Communication savante | 0,023 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,010 |
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 ».