Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article analyzes the Fintech evolution. After describing the process of this phenomenon, some of the main definitions are provided both nationally and internationally. Finally, six main models of Fintech are analyzed. Through a systematic literature, 14 articles have been selected that deal with the phenomenon of Fintech. Six Fintech business models implemented by the ever growing number of Fintech startups have been identified, payment, wealth management, crowdfunding, loan, capital market and insurance services. Internationally, Fintech has already been defined by the International Monetary Fund (IMF), the World Bank Group (WBG), the Financial Stability Board (FSB), the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD), the International Organization of Securities Commissions (IOSCO), the Bank for International Settlements (BIS). On a national level, on the other hand, Fintech has been analyzed by various countries, USA, United Kingdom, Singapore, China, Switzerland, China, Australia and the European Union. Fintech refers to a broad set of innovations - observable in the financial field in a broad sense - which are made possible by the use of new technologies both in the offer of services to end users and in the internal production processes of financial operators as well as in the design of market enterprises, without thereby compromising new possible configurations of intersectoral activities. Fintech appears to be representative of innovative methods - based on technology - of carrying out activities directly or indirectly connected to financial services rather than being a pre-defined industrial sector. Following the logic of the digital economy, Fintech contributes to designing an open and continuous network of modular services for businesses, individuals and banking, financial and insurance intermediaries, becoming a powerful acceleration force for the integration policies of the financial services markets in the EU.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,005 |
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 découle