The Wireless Wire Do M-Payments and UNCITRAL Model Law on International Credit Transfers Match, Raw?
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».