Notice bibliographique
Résumé
Consumer behaviour and the blockchain are particularly interesting at the moment for several reasons.Cryptocurrencies like Bitcoin, Ethereum, and many others have soared in popularity not only as alternatives to fiat currencies, but as highly volatile instruments of investment and speculation.There have even been instances where nations like El Salvador and Central African Republic have adopted Bitcoin as their official currency or have issued their own national cryptocurrencies like China.Ethereum is the cryptocurrency and blockchain underwriting many gaming communities and would-be metaverses.It is also the currency in which the majority of NFTs (non-fungible tokens) are purchased.With the volatility of Bitcoin is multiplied by the volatility of NFTs, it is understandable that investors, collectors, and speculators in NFTs were in for a wild ride before the cryptocurrency value collapse and the bursting of the NFT bubble economy in early 2022 (Belk et al., 2022;Dwivedi et al., 2023).One comprehensive study of the NFT market (Rosen, 2023) concluded that more than 95% of all NFTs are now worth nothing.Twitter-founder Jack Dorsey's NFT of his first tweet sold for $2.9 million in 2021 but received only one bid of $280 in 2022.It later sold for $10,000 -0.34% of its original value (Handagama, 2022;Kauflin, 2022).This is not to say that either cryptocurrencies or NFTs are done.In fact, by mid-May of 2024 Bitcoin had more than quadrupled its value since its lows in 2022.So, all of this makes for an extremely interesting set of consumer behaviours to attempt to make sense of.The current volume makes a bold attempt to take on this interesting challenge.These chapters address topics ranging from central bank cryptocurrencies, the environmental impact of Bitcoin, and cryptocurrencies as a form of gambling to consumer investment preferences, cryptocurrency and NFT adoption behaviours, and brand hive minds as a stabilising influence for decentralised entities like Bitcoin.The chapters also employ a broad range of methods in pursuing these questions, including bibliometric analysis and systematic literature reviews, conceptual analysis, experimentation, survey research, technical analysis, historical analysis, conjoint analysis, graphic analysis, and ethnographic and netnographic research.They also introduce or invoke a wide array of concepts, including token-pegged reserve, problem gambling severity index, metamorphic moments, speculative bubbles, branded NFTs, stakeholder theory, and cancellable biometrics.This is a wide-ranging and imaginative treatment diagnosing the current situation and outlining a critical agenda for future research.There is much here to devour, ponder, and utilise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,078 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».