Tracing Knowledge Diffusion Trajectories in Scholarly Bitcoin Research: Co-Word and Main Path Analyses
Notice bibliographique
Résumé
In the burgeoning field of bitcoin research, a cohesive understanding of how knowledge and insights have evolved over time is lacking. This study aims to address this gap through an exploration of 4123 academic articles pertaining to bitcoin. Utilizing co-word analysis and main path analysis (MPA), it uncovers key themes and seminal works that have substantially influenced the field’s progression. The identified clusters, including safe haven, internet of things (IoT), proof of work (PoW), market efficiency, sentiment analysis, digital currency, and privacy, shed light on the multifaceted discourse surrounding bitcoin. The MPA, incorporating both forward and backward local paths, traces an evolving narrative, starting from an in-depth exploration of bitcoin’s structure, anonymity, and contrasts against traditional financial assets. It tracks the shift in focus to broader market dynamics, volatility, speculative nature, and reactions to economic policy fluctuations. The analysis underscores the transformation of bitcoin research, from its beginnings as a decentralized, privacy-oriented currency to its role in global economics and green financing, revealing a complex narrative of an innovative financial instrument to a multifaceted entity. Implications drawn from this analysis include the need for further research on the potential integration of bitcoin within emerging technologies like AI and cybersecurity, the implications of bitcoin’s interplay with traditional financial systems, and the environmental impacts of bitcoin and blockchain utilization. Overall, the current study not only enhances our understanding of the bitcoin field but also charts its dynamic evolution and stimulates further academic inquiry.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».