Cryptocurrencies’ hashrate and electricity consumption: evidence from mining activities
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Given the growing importance of cryptocurrencies and the technique called “SegWit” that allows to compile more transactions in a mined block, the electricity consumed per block might potentially decrease. The purpose of this study is to consider that the difficulty to mine a block might be a better indicator of the Bitcoin\Ether’s electricity consumption. Design/methodology/approach This study applies the vector error correction model to investigate data related to primary energy consumption and electricity production, supply and consumption for Bitcoin and Ether hashrates from 2016M1 to 2021M5. Findings The hashrate (difficulty of solving the cryptographic problem related to the validation of a transaction) is found to have a positive cointegration with energy and electricity consumption. Despite the launch of the Segregation Witness (SegWit) mechanism allowing blocks to handle a higher number of transactions per block, this Bitcoin and Ether growing need in electricity has significantly been increasing since October 2019. Originality/value The major contribution of this study is to investigate a more relevant indicator, namely, hashrate (computational difficulty to solve cryptographic enigma associated with cryptocurrencies-related transaction). The approach of this study can be justified by the fact that there exists a technical solution consisting in increasing the number of transactions per blocks so that less electricity might be required to validate a transaction.
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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 | 0,002 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».