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Enregistrement W4404019927 · doi:10.1108/dprg-04-2024-0067

Mapping the global regulatory terrain in digital banking: a longitudinal study across countries

2024· article· en· W4404019927 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDigital Policy Regulation and Governance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinTech, Crowdfunding, Digital Finance
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerrainBusinessDigital elevation modelGeographyRemote sensingCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study aims to comprehensively understand the regulatory landscape and digital transformation (DT) within the banking sector, anchored in the theory of national innovation systems. Design/methodology/approach Using insights from a comprehensive literature review, an innovative framework is introduced to categorize regulators and digital banking attributes across 88 countries. The study uses k-means clustering to analyze the digital banking and regulatory status of 88 countries, tracing their evolution over two distinct timeframes. Findings The cross-country analysis spanning 2014 and 2022 reveals compelling trends in regulatory rankings and digital banking across diverse nations. These findings shed light on the dynamic interplay between regulatory environments and technological innovation. Originality/value This research contributes to knowledge by establishing a robust framework for understanding regulator dynamics in digital banking across a wide spectrum of countries. It offers valuable insights for academia, practitioners and policymakers by elucidating the complex relationship between the regulatory landscape and DT, shaping discourse and implications in this field, and informing strategic decision-making and policy formulation in the global financial landscape.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0050,006
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,250 · 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