Applications of blockchain technology in different domains
Notice bibliographique
Résumé
As indicated in the previous chapters, there are broad application potentials for blockchain technology. It is a comparably young technology, which is developing and constantly progressing, and which could be deployed in almost every sector. It is quite possible that some of the most exciting and innovative applications of the technology have not yet been considered. Smart contracts in combination with micro-transactions will enable futuristic smart applications. For example, hotel rooms or parking spaces that are autonomously billed and paid for in real time, or media articles that are billed per single-word read. However, one must always be aware that while the blockchain itself is a theoretically error-free system, such applications always require data transmissions from external sources (known as oracles). There is a danger that information could be manipulated here. Depending on the case, the blockchain solution is only as good as the level of trust in the oracle that provides data. In turn, this creates new business potential for insurance companies to insure such risks. In the hunt for new ideas and applications, there are some simple questions that should always be asked initially: is there an existing intermediary that could be eliminated by using blockchain or cryptocurrency? Are certain applications required to document or collateralize processes because participants in a market or transaction are reluctant to do so? Currency and remittances are obvious applications that fulfil these criteria. It is no surprise that the inventor of the blockchain introduced a cryptocurrency as the first application, when the effects of the Great Financial Crisis were taking hold. A classic bank account is just centrally deposited with a bank and when money is transferred, various intermediaries (the initiator's bank and the target bank) are always involved. With cryptocurrency the degree of private autonomy increases, but this also leads to an increased risk. Banks have deposit protection and users are insured against theft. This is not the case with cryptocurrency. So there is a trade-off between independence and security, which comes with fees and external monitoring. For cross-border transfers, the use of blockchain-based value transfers is immediately clear.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».