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Enregistrement W4321499366 · doi:10.1080/00036846.2023.2166667

Bitcoin awareness, ownership and use: 2016–20

2023· article· en· W4321499366 sur OpenAlexaffabout
Daniela Balutel, Marie‐Hélène Felt, Gradon Nicholls, Marcel Voia

Notice bibliographique

RevueApplied Economics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensBank of CanadaUniversity of WaterlooYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsEconometricsFinancial economicsMicroeconomicsMonetary economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 2016, the Bank of Canada has conducted annual surveys to monitor awareness, adoption and usage of Bitcoin and other cryptocurrencies. This report incorporates results from the 2019 Bitcoin Omnibus Survey and the November 2020 Cash Alternative Survey. We find that between 2018 and 2020, the level of Bitcoin awareness and ownership among Canadians remained stable: nearly 90% of the population were aware of Bitcoin, while only 5% owned it. We find that about half of Bitcoin owners stated they usually obtained their bitcoins through mobile or web exchanges, while one-fifth used mining. Bitcoin owners were susceptible to certain risks, as evidenced by the fact that about half of current and past owners stated they had been affected by events such as price crashes, losing access to funds, scams or data breaches. The most commonly cited reasons for owning Bitcoin were related to its use for investment or based on interest in the technology. Bitcoin owners displayed greater knowledge about the Bitcoin network than nonowners, yet they scored lower on questions testing financial literacy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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