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Enregistrement W4391599581 · doi:10.1080/2833115x.2023.2273544

Central bank digital currencies and the future of monetary sovereignty

2024· article· en· W4391599581 sur OpenAlexafffund
Colin Chia, Eric Helleiner

Notice bibliographique

RevueFinance and Space · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensBalsillie School of International AffairsUniversity of WaterlooMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSovereigntyDigital currencyOpposition (politics)CurrencyEconomicsMonetary policyPoliticsMonetary baseState (computer science)Political economyMonetary economicsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Initiatives to develop central bank digital currencies (CBDCs) have accelerated dramatically across the world in the last few years. What is their significance for longstanding scholarly debates about the fate of monetary sovereignty in the digital age? Public officials themselves state that a central reason for these initiatives is to defend monetary sovereignty against threats emanating from the growth of private digital currencies, foreign CBDCs, and the displacement of state issued cash by private digital payments instruments. They (and others) highlight how CBDCs could even strengthen monetary sovereignty by bolstering financial inclusion as well as enhancing the state’s capacity to monitor and control monetary transactions and conduct monetary policy. In these ways, CBDC initiatives cast doubt on arguments that suggest the digital currency revolution necessarily challenges monetary sovereignty. However, critics of that line of argument also need to be cautious because CBDCs are already attracting much political opposition. Even if that opposition is overcome, CBDCs may be implemented in constrained ways or be unsuccessful in meeting their goals for other reasons. In short, CBDCs may hold the potential to defend and even strengthen monetary sovereignty, but it is far from clear whether this potential will be realised.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,380
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,186 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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