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Enregistrement W331374962

The Wireless Wire Do M-Payments and UNCITRAL Model Law on International Credit Transfers Match, Raw?

2014· article· en· W331374962 sur OpenAlexaff
Benjamin Geva

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReceiptPaymentSettlement (finance)RemittanceLiabilityBusinessStatuteValue (mathematics)EconomicsLawActuarial scienceFinancePolitical scienceAccounting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years mobile devices have been increasingly used for the transmission of data, including the initiation and receipt of payments. Payments executed include "international remittance transfers" ("IRTs"), which are cross-border, person-to-person payments of a relatively low value. An IRT is likely to involve a "settlement chain" consisting of a series of separate payments. This paper examines the suitability of the UNCITRAL Model Law on International Credit Transfers 1992 ("MLICT") to cover IRTs initiated and/or completed by mobile devices. The MLICT is a comprehensive statute covering rights and obligations incurred in the course of an international credit transfer. The paper concludes with the observation that low-value credit transfers were envisaged as covered by the MLICT and yet were not central in the work leading to the model law. Overall, the ML/CT is appropriate to cover IRTs. Only a few adjustments to the model law should be considered. Consumer-protection aspects, primarily regarding disclosures, should be added; consumers' liability for unauthorized transfers should be rethought and redrafted.

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)0,000
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 enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 GPT0,227
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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