Literature Review on Integral, Mixed, and Creative Research Approaches for Complementary Currency Impact Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
According to the integrative review of all 194 articles published in the International Journal of Community Currency Research from 1997 to 2022, two-third (66.0%) were dealing with currency impact assessment—compared to one-sixth (17.9%) for 4 other literature reviews since impact’s definition influences its outcome—of which two-fifth (38.3%) had a positive impact but five-ninth (55.5%) had a neutral impact for a positive/negative impact ratio of 6.1. On average, the existing currencies studied represented a multiplier effect or velocity of 12.1, 7.33% of a targeted population, and 3.01% of a monetary mass or gross domestic product—and only one-fourth (23.6%) became inactive after 7 years. As suspected, seven-eighth (87.6%) investigated currencies with sustainable development objectives—involving 2.87 of the 5 pillars of sustainable development and targeting 5.26 of the 17 Sustainable Development Goals. Coming from 19 different disciplines, authors used 3.66 methodologies in average—among 79 different methodologies including the usual systems theory and econometrics—but four-fifth (78.4%) unexpectedly used multi-methodological frameworks (Integral Methodological Pluralism, ‘mixed methods’ research, ‘creative research’ methods) whereas only two-fifth (39.2%) used meta-theoretical paradigms (Complex Thought, Integral Theory, Critical Realism). Therefore, meta-theoretical paradigms with multi-methodological frameworks for the study of money or currency as a complex phenomenon are recommended.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,066 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».