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Enregistrement W4212946777 · doi:10.1109/mitp.2021.3136055

The Evolution of Nonfungible Tokens: Complexity and Novelty of NFT Use-Cases

2022· article· en· W4212946777 sur OpenAlexaff
Andrew Park, Jan Kietzmann, Leyland Pitt, Amir Dabirian

Notice bibliographique

RevueIT Professional · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt History and Market Analysis
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCasualComputer scienceWorkflowNoveltySecurity tokenData scienceCategorizationComputer securityArtificial intelligencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nonfungible tokens (NFTs) have recently drawn considerable attention, highlighted by a digital art piece that sold for $69M USD in early 2021. Though they have only just started receiving coverage by traditional media outlets and interest from casual observers, the foundations of NFT technology date back to advances in computer science in the late 1970s. In this article, we examine the emergence of NFTs, from their technical origins, the introduction of blockchain technologies and the first token-based collectibles that led to modern day NFT products. We categorize the current use cases for NFTs, introduce their potential future applications, and highlight the challenges managers face in incorporating them into their existing workflows. By presenting our NFT adoption framework, we offer managers strategies for evaluating the risks and benefits of NFTs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0050,013
Communication savante0,0150,028
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,177 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations86
Publié2022
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Résumé présentoui

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