The Elephant in the Dark: A New Framework for Cryptocurrency Taxation and Exchange Platform Regulation in the US
Notice bibliographique
Résumé
The proliferation of cryptocurrencies and the remarkable expansion of novel economic practices associated with them pose an unprecedented challenge to established norms of taxation and market regulation. Drawing on two years of fieldwork, surveys, as well as big data analysis of the most valuable 100 cryptocurrencies’ white papers and the terms of service agreements of all cryptocurrency exchange platforms, this paper proposes an evidence-based framework to design a novel regulation and taxation approach to cryptocurrencies and their markets by using the US as case study. This new framework calls for approaching cryptocurrencies as data money. Drawing on the material political economy of new digital financial practices, the paper locates the universe of taxable events and invisible/vague regulation areas by approaching exchange platforms as stacked economization processes. We need to make sense of these new economic spaces in order to imagine more effective regulative instruments addressing questions of economic actor protection and efficiency. The paper concludes by proposing a new instrument of taxation (Data Money Tax) and a dynamic regulative approach to cryptocurrency exchange platforms (Stack Regulation).
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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 | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,042 |
| Communication savante | 0,017 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».