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Enregistrement W4389967820 · doi:10.1017/9781788212267.004

Potential and actual socio-economic impacts of blockchain

2020· other· en· W4389967820 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlockchainNatural resource economicsEconomicsComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data in qualitative and quantitative forms serve as a necessary foundation for social, political and economic life. Data can only unfold its true power if it is structured and put into a context to provide users with useful information for decision-making processes. By giving order to data, ledgers like blockchains, centralized databases or analogue registers allow ownership to be tracked – a function that is fundamental to the idea of property and modern society. Ledgers provide a record that coincides with the collective belief of a current state of affairs among members in a society. By introducing the idea of credit, ledgers became even more powerful by tracking who owes what to whom. Essentially, ledgers provide evidence for any change in the status quo and can be referred to during any dispute. Ledgers are fundamental to the organization of human affairs (Berg et al . 2018). The oldest forms of ledgers date back to Babylonian temples. Ledger technologies have constantly evolved with double-entry bookkeeping and digital databases being the most notable breakthroughs of the modern era. Without them, modern economic and social infrastructure such as complex corporations, markets, administrations and governments could not exist. Not only do all organizations and institutions rely on storing and updating data in trustworthy ledgers, from the registration of births and deaths to home ownership, mortgages, credit cards and mobile phone contracts, our entire modern society is based on records and ledgers. The maintenance of today's ledgers is regularly provided by the state and large corporations and all share one important characteristic: centralization. There is one master ledger or database that is considered to hold the absolute truth. This provides enormous efficiency, since updates to the ledger only need to be conducted once in the central ledger by just one bookkeeper. At the same time, this bestows the central bookkeeper with enormous power, and it took centuries to develop political systems of checks and balances that prevent the wildest forms of misuse of this power. But even in modern democracies, the risk of exclusion is a constant threat to minorities. Apart from the risks that come with such power of central authority, centralized ledgers are inherently fragile, and the record can still be lost.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0070,012
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,002

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2020
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