Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Decentralized exchanges (DEXs) are an essential component of the nascent decentralized finance (DeFi) ecosystem. The most common DEXs are so-called automated market makers (AMMs): smart contracts that pool liquidity and process trades as atomic swaps of tokens. AMMs price transactions with a deterministic liquidity invariance rule that only uses the AMM’s token deposits as inputs and that has no precedent in traditional finance. Yet, in the context of transparent and open blockchain operations, any liquidity invariance pricing function allows so-called sandwich attacks (akin to front running) that increase the cost of trading and threaten the long-term viability of the DeFi ecosystem. Invariance pricing is also not regret free. Linear pricing rules have similar problems except for uniform pricing, which has regret-free prices and limits sandwich attack profits but which invites excessive order splitting. Comparing trading costs using a model of liquidity provision, constant product pricing is often cheaper except when the variance of the underlying asset is small or when the order is large. This paper was accepted by Will Cong, Special Section of Management Science: Blockchains and Crypto Economics. Funding: A. Park received financial support from the Global Risk Institute and the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada [Grant 435-2017-0647]. Supplemental Material: The data files are available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2021.02802 .
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle