Central banks and central bank digital currencies
Notice bibliographique
Résumé
As the world of digital currencies continues to develop, so has the work of central banks and other institutions seeking a deeper understanding of the benefits and risks involved in digital currencies, particularly the use of DLT to provide a faster and more efficient means of payment that might benefit the public. A number of pilot test projects, or proof-of-concept projects, using a consortium of financial institutions under the auspices of the regulatory authority were instigated in 2016. One such project is Project Jasper launched back in 2016 by the Bank of Canada, the Toronto Stock Exchange and the R3 Group. Project Jasper consisted of three phases: Phase I, from March to June 2016, was designed to investigate the use of central bank-issued receipts for deposited currency to support settlement on a DLT developed and built by the Project Jasper team. Phase II, from December 2016 to April 2017, was a private–public initiative to explore a wholesale payment system, using DLT, which found that a stand-alone payments system was not as useful as a centralized payments system in terms of core operating costs. Phase III was concerned with an integrated payments and securities infrastructure. Project Jasper concluded that the proof-of-concept was too limited, since it did not apply to exchange-traded equities after novation and netting by the Canadian Depository for Securities. Instead, it created a loose integration of the large transfers system and the CDS for equities. Andrew McCormick, Vice President of Payments and Technology at Payments Canada, commented that “it is less about the technology … it's more about the regulatory, the legal and the monetary issues”. Project Ubin, set up by the Monetary Authority of Singapore (MAS), was a collaborative project in 2016 to explore the use of DLT for clearing and settlement of securities and payments. Its report concluded that the key technological issues had been resolved for clearing, settlements and payments processing for domestic payments and could become “more efficient, if only common standards and common platforms were in place”. But a key challenge in achieving a common international platform for cross-border payments is the “question of governance and ownership”.
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 | 0,010 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,022 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,011 |
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 ».