Factores que influyen en la adopción e implementación exitosa de la tecnología BC: Mitos, sesgos y realidades
Notice bibliographique
Résumé
La tecnología Blockchain (BC) tiene potencial para diversos sectores al ejecutar transacciones de manera verificable e irreversible mientras funciona como un libro mayor distribuido que permite intercambiar valor entre iguales. Sin embargo, la adopción organizacional de tecnología BC es una tarea desafiante, pues hay muchos prejuicios y malentendidos. La tecnología ofrece un enorme potencial, pero para que sus posibilidades se vuelvan más tangibles es indispensable abordar los mitos y sesgos más relevantes. De la revisión de la literatura surge que la BC es una disciplina emergente. No obstante, se evidencian hallazgos que explican las implicaciones en los negocios internacionales, criptomonedas, procesos comerciales y modelos de negocios. Sin embargo, el estado del arte relacionado a analizar las percepciones respecto de la tecnología de la BC es escaso y aún no ha sido explorado en profundidad. En este documento se revisan conceptos básicos e impulsores de valor para dar al lector una comprensión fundacional sobre las características singulares de las BCs. Se discute y analiza la bibliografía relevante sobre los principales factores y barreras percibidas relacionados con la intención de adopción e implementación organizacional exitosa de tecnología BC. El objetivo del presente documento es examinar las percepciones sobre la tecnología BC desde diferentes perspectivas, matices y agentes económicos. Se consideran los mitos y realidades para detectar los sesgos y fallas subjetivas del decisor. Este estudio hace una contribución original a la BC explorando las apreciaciones de los ejecutivos expertos en el campo. A su vez, se discute sobre los sesgos cognitivos para evaluar embarcarse en proyectos basados en BC. Por su parte, el aporte práctico del documento es de utilidad para los líderes organizacionales que buscan implementar la BC en un caso de uso real.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».