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Enregistrement W4367610422 · doi:10.4018/978-1-6684-8368-8.ch004

The Impact of Cryptocurrencies on the Financial Market

2023· book-chapter· en· W4367610422 sur OpenAlexaff
Nam Phuong Le

Notice bibliographique

RevueAdvances in finance, accounting, and economics book series · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensUniversity Canada West
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCryptocurrencyIssuerBusinessPaymentPopularityMonetary economicsCurrencyPayment systemMonetary systemMonetary policyEconomicsCommerceFinancial systemFinanceComputer securityComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emergence of cryptocurrencies has posed challenges to governments in managing the money supply. For years, governments have exercised monetary policy by controlling the supply of national currencies. However, cryptocurrencies are decentralized, meaning governments have little or no power to control them. This chapter provides a literature review on the impact of cryptocurrencies on (1) the national monetary policy, (2) the international monetary system, and (3) the role of cryptocurrency within the banking system. Research reveals that governments could consider developing their own cryptocurrency to maintain power and influence the money supply. Alternatively, they can use the legal framework to enable or disable cryptocurrency as legal tender within their jurisdictions. Due to its global nature, cryptocurrency can be used as an international payment method and become an integrated part of the FOREX market. Lastly, as cryptocurrency continues to gain popularity worldwide, regulations on crypto exchanges and issuers will be needed to avoid price bubbles.

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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,825

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,209 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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