BCT Crowdfunding: Is It the Bridge of Trust Required for Funding EU’s SMEs?
Notice bibliographique
Résumé
Small and medium-sized enterprises (SMEs) are the cornerstone of the European eDaconomy, representing 99.8% of all businesses and providing 66% of employment. Despite their critical role, SMEs face significant challenges in accessing traditional financing, particularly in the aftermath of the 2008 financial crisis, which led to a reduction in riskier lending by banks. Crowdfunding has emerged as a viable alternative, offering a decentralized and democratized avenue for raising capital, especially through platforms powered by blockchain technology.This paper explores the potential of blockchain technology (BCT) to revolutionize crowdfunding within the European Union (EU), addressing the critical financial needs of SMEs. BCT enhances transparency, trust, and efficiency in crowdfunding by enabling features such as tokenization, smart contracts, and decentralization. These innovations offer solutions to longstanding issues in traditional finance, such as fraud, information asymmetry, and the reliance on intermediaries.However, the paper also highlights the limitations and challenges of crowdfunding in Europe, particularly the disparities in crowdfunding trends between the UK, Nordic countries, and the rest of the EU. Financial data from 2018 and projections for 2023 reveal that while the number of crowdfunding campaigns in the EU is growing, the per-campaign value remains significantly lower compared to the UK, reflecting a continued focus on smaller-scale investments.The integration of BCT into crowdfunding practices presents both opportunities and obstacles. Although it offers a promising path to more efficient and secure funding mechanisms, the successful implementation of BCT will require coordinated efforts from governments, regulatory bodies, financial institutions, and technology developers to navigate the complex legal and technological landscape.In conclusion, while blockchain-based crowdfunding has the potential to reshape SME financing in Europe, realizing its full benefits will demand proactive engagement with emerging challenges and continuous adaptation to evolving regulatory frameworks.
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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».