Criptoactivos como fuente de financiamiento para pymes. El caso de Argentina
Notice bibliographique
Résumé
Las criptomonedas y sus ofertas iniciales (ICO, por sus siglas en inglés) constituyen un fenómeno reciente que ofrece financiamiento barato y seguro para pymes. La financiación mediante ICO permite llegar a inversores mundiales y provee de mayor liquidez y eficiencia el financiamiento de nuevos proyectos, simplificando y democratizando la captación de capital mediante una mayor inclusión. Este estudio explora su marco legal, la regulación financiera y el tratamiento contable usando datos de archivo. Estudios contables internacionales exponen el tratamiento contable recomendado para las distintas clases de tokens, analizando su exposición y valuación en el marco de las NIIF. Las pymes argentinas no pueden aprovechar la oportunidad debido al inadecuado marco jurídico y falta de regulación normativa del Banco Central y del organismo regulador del mercado de capitales. Ante el anonimato en las operaciones que permite la tecnología blockchain suelen presentarse situaciones de fraude, especulación y lavado de dinero. Se concluye que en este estado de incertidumbre normativa y riesgo actualmente no se pueden considerar las ICO como una fuente segura, viable y ventajosa de financiamiento para pymes argentinas.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».