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Enregistrement W4360778093 · doi:10.5267/j.ijdns.2022.12.018

Blockchain technology for corporate governance and IT governance: A financial perspectiv

2023· article· en· W4360778093 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Yusuf, Luqman Hakim, Joni Hendra, Karnawi Kamar, Wiwi Idawati, Eddy Winarso, Carmel Meiden, Mochammad Fahlevi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Data and Network Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceBusinessBlockchainAccountingIncentiveTransparency (behavior)Variety (cybernetics)FinancePublic relationsEconomicsPolitical scienceComputer securityComputer scienceMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of information technology (IT) and the adoption of blockchain have affected the world of finance today. Research on these two matters is still lacking, especially from a financial perspective. This study aims to review the latest research regarding changes in corporate governance with the adoption of IT governance and blockchain. A computerized multi-database literature search was conducted in January–March 2022, using the ScienceDirect and Emerald search engines. The terms “corporate governance”, “IT governance”, and “blockchain” were entered in the descriptor fields, with “language” limited to English and “source” limited to peer-reviewed journal articles. The implementation of good corporate governance will reduce the company's risk and protect investors. Technological advances can be used to develop better IT governance by making information transparent and adopting technological advances to support the implementation of good corporate governance. Under a blockchain framework, corporate governance might evolve in a variety of ways. There are several advantages to issuing and trading corporate securities on blockchains, but there are also certain drawbacks connected to increased ownership transparency. Businesses would seek out board members and outside advisors with various skill sets, and crucial issues like managerial incentives would probably change to account for the shifting character of corporate securities.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,529
Score d'incertitude au seuil0,611

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations24
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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