CLASSIFICATION OF PAYMENT SYSTEMS IN ELECTRONIC COMMERCE
Notice bibliographique
Résumé
The article examines the payment systems used in the world and in Ukraine, their features and components, existing varieties. It has been proven that payment systems based on electronic money include: payment systems based on smart cards; softwarebased payment systems operating on the Internet; payment systems based on mobile communication networks. The existing classifications of payment systems are given according to various characteristics: by the method of execution, by the type of operation, by the form of ownership, by the territory of operation, by the degree of residency of the participants, by the volume of payments made, etc. The article, based on its own long-term experience of working with various electronic payment systems, offers its own classification of payment systems by the scope of coverage: a) global payment systems; b) local (national) payment systems. The main global payment systems of the world and local payment systems of the United States, Canada, Great Britain, the countries of the European Union and Ukraine are indicated. A general scheme of the entire system of electronic payments has been built. The mechanism of making payments through LiqPay, WISE and PAYONEER payment services and the features of the functioning of these payment systems are described. The nuances of the acquiring payment transaction processing process, as well as the procedure for introducing an international bank account number (IBAN) in Ukraine, were traced and indicated. Facilitation of greater integration of the Ukrainian payment space with the European one due to savings on bank commissions and speed of operations was revealed. The dependence of the development of electronic commerce on the perfection, volume and convenience of payment systems is singled out.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».