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Enregistrement W4389967811 · doi:10.1017/9781788212267

Blockchain and the Digital Economy

2020· book· en· W4389967811 sur OpenAlexaff
Fred Steinmetz, Lennart Ante, Ingo Fiedler

Notice bibliographique

RevueAgenda Publishing eBooks · 2020
Typebook
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlockchainDigital economyThe InternetCryptocurrencyBusiness modelDistributed ledgerBusinessEngineeringEconomyCommerceEconomicsComputer scienceComputer securityWorld Wide WebMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blockchain technology has the potential to disrupt digital interaction across our economy and society. As the internet has changed our lives, the potential for blockchain and distributed ledger technologies to do the same is considerable. Fred Steinmetz, Lennart Ante and Ingo Fiedler assess this rapidly developing technology and its imminent economic and societal impact.<br><br>The ideas behind blockchain technology stem from an open-source movement and build on existing technology to facilitate the exchange of value in general and assets in particular via a protocol on top of the internet. Current platform-based business structures face the risk of being replaced by evolving decentralized ecosystems and individuals are set to become empowered by sovereignty over their digital data and footprints.<br><br>The book begins by explaining the key concepts of blockchain technology and presents an overview of the involved technical and economic elements. These form the basis for a discussion of the socio-economic implications of this new technology. This is followed by an in-depth analysis of significant case studies in the sectors of energy, digital identity, capital markets, logistics and gambling that outline the risks and benefits of the technology. The book strives to be non-technical and accessible, and to demystify the functionalities of blockchains and their potential for a range of readers in the wider social sciences.

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 candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0050,000
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,187 · 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.

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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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