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Enregistrement W4318828894 · doi:10.17261/pressacademia.2023.1695

Do cryptocurrencies have the potential to mitigate the impact of sanctions

2023· article· en· W4318828894 sur OpenAlexaboutno aff
Levent ÖZDEMİR

Notice bibliographique

RevuePressacademia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Sanctions and International Relations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSanctionsContext (archaeology)Economic sanctionsBusinessFinanceCashInternational tradeEconomicsEconomic policyEconomyPolitical scienceLawGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose- Sanctions, as an alternative to the use of military force, are used as a means of diplomatic coercion for the target country to abandon some of its decisions or avoid some possible practices. While half a century ago, sanctions included issues such as trade and travel restrictions and arms embargo, today the form and content of sanctions have changed significantly. In the last decade, most of the sanctions imposed on some states, especially to Iran and the Russian Federation, are financial sanctions. These financial sanctions, it is aimed to cut the target country's ties with the global financial markets, to disrupt the cash/capital inflow and outflow to the target country, to prevent trade by removing them from global payment systems such as SWIFT and to restrict some activities of central banks. However, the issue of whether cryptocurrencies, which we have heard frequently since 2009, can be used as a means of mitigating or overcoming the financial sanctions is frequently on the agenda. In this context, we analyze whether cryptocurrencies can be used to mitigate or overcome the financial sanctions imposed on the target country. Methodology- The size of the financial sanctions applied by the USA, Canada, Australia, Japan and EU countries against the Russian Federation, after the war started in Ukraine on 24 February 2022 and the foreign money inflow/outflow volume needed by the Russian Federation as a result of its removal from the SWIFT system are compared with the volume of cryptocurrencies owned by the Russian Federation. Findings- The blockchain database system, which underpins cryptocurrencies, still struggles with a number of challenges. Especially the ability to increase the capacity (scalability) of the blockchain network is one of these problems. The scalability problem hinders the effective use of cryptocurrencies by the Russian Federation. In addition, when the financial transaction capacity and the size of the sanctions applied to the Russian Federation are compared with the crypto market size of the Russian Federation, it is seen that there is a significant difference in sizes. Conclusion- In today's conditions, cryptocurrencies stay away from the capacity to mitigate or overcome the financial sanctions applied to countries with large trading capacities such as the Russian Federation and to be used as a means of payment. However, in the coming years, in the case of developments in cryptocurrency technologies, cryptocurrencies have the capacity to be used to circumvent financial sanctions. Keywords: Sanctions, financial sanctions, payment instrument, crypto assets, blockchain. JEL Codes: F51, G20, B17

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2023
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Résumé présentoui

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