Fysiska eller digitala betalningar : Mot en dominant design?
Notice bibliographique
Résumé
Rapid digitalisation development has been stampeding widely across today’s societies, and not least in the payment industry. Though, the digitalisation in the payment industry has been very deviating, even between similar well-developed countries, and while there are positive and negative effects with both digital- and physical payment means, there is little knowledge that highlights the influencing factors and accompanied problems. This study therefore explore swhich, and how, different factors influence a country’s degree of digital payments, and creates further understanding of where the payment markets are heading in the future. It is done through a case study of four different industrialised countries, Sweden, Italy, Canada, and Switzerland which involves mapping the countries’ payment markets, as well as potential factors influencing a population’s payment habits, through a perspective of innovation theory in terms of dominant designs and technological discontinuities. Theory of network externalities and two-sided platforms are further used to explain and discuss how a two-sided market, likethe payment market, is affected by changes and other circumstances in different ways.Conclusions are then drawn from the used theories together with a comparison of the findings,and identifies certain influencers to a country’s distribution of payments, as well as provides indications of where the different payments markets are heading in the future. Data is mainly gathered through written material and credible databases, but also from semi-structured interviews.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».