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Enregistrement W4394998286 · doi:10.33693/2541-8025-2023-19-5-283-291

Digital development of complementary currency markets: legislative aspects

2023· article· en· W4394998286 sur OpenAlexaboutno aff
L. A. Shiryaeva

Notice bibliographique

RevueEconomic problems and legal practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSecurity, Politics, and Digital Transformation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationLegislaturePopularityCurrencyContext (archaeology)Sample (material)BusinessAppealPosition (finance)DigitizationPolitical scienceEconomicsLawFinanceEngineeringGeographyMonetary economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the research. The legal aspect requires a clear understanding, and can be considered one of the determining factors of the success in realizing complementary currency (CC) projects, because many of them have a lot questions in the legislative framework. In this regard, the author finds it expedient to find out to what extent some countries are more sympathetic to such currency initiatives than others. To this end, the author confines himself to a relatively representative sample of five countries—France, Great Britain, Canada, Italy and Russia—in terms of the degree of liberality to the СС. The main measure for selecting countries were the degree of popularity of the СС-projects in the countries and the availability of the necessary information. In the context of the current paradigm of digitalization of financial markets in each country, the author assessed the achieved level of «digitization» of the projects under study. Results. As a result of the conducted research, the author comes to the conclusion that there are no separate laws concerning СС projects in the system of legislations of different countries. It is possible to determine the position of a country in this area only by examining the sub-items of currency legislation, securities laws, as well as laws related to banking activities. At the same time, in countries that are liberal to СС projects, there are separate communities that support such initiatives and contribute to their emergence and development, while regulating their appeal.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,275 · 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
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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