MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3173549587 · doi:10.3390/jrfm14060280

Legal Aspects of “White-Label” Banking in the European, Polish and German Law

2021· article· en· W3173549587 sur OpenAlexvenueno aff
Michał Grabowski

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDiverse Legal and Medical Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermanOutsourcingFinancial servicesEuropean unionLicenseWhite paperBusinessBusiness modelLawAccountingPolitical scienceInternational tradeFinanceMarketingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Offering “White-label” products and services is a well-developed business sector in the European market. At present, this market concept is also increasingly being applied to financial services, as part of a bank–FinTech cooperation. A question arises, however, as to the proper place for such models within the complex system of European financial law. This article reviews the “White-label” frameworks currently operating in the banking sector and the corresponding regulations of the European Union law, based on their application in German and Polish legal system. Purposive, grammatical, and comparative law methods were used to study the content of legal acts. As a result, the principles of two primary models of White-label banking were established. The first model is based on a bank acting only as an outsourcing service provider. In the second model, a bank also operates on the basis of a license it was granted. Both models have a common legal origin in European Union law, but local variations exist depending on the legal system of a given Member State.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,785
Score d'incertitude au seuil0,242

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of risk and financial managementMême sujetDiverse Legal and Medical StudiesTravaux en français237 207