The Evolution and Future of Money in Canada: Implications for the Digital Age, Legal and Regulatory Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The concept of money in Canada has evolved to adapt to global technological and institutional changes. In this broad context this book explores the impact of emerging digital technologies on how society and government regulators think about money. The Evolution and Future of Money in Canada provides readers a better understanding of the evolving monetary regime in Canada from its early inception to the current emerging digital age. Distinguished legal professor and lawyer Benjamin Geva builds on his expertise in the financial sector to provide a timely study of the Canadian economy. He looks at digital assets such as value-referenced crypto-assets as a potential source of private money, the impact of digital assets on payment systems, and the role of government and central banks in shaping monetary regulations in response to the emergence of digital assets. The Evolution and Future of Money in Canada endeavours to examine Canada’s history and extrapolate insights into our collective future. The book is designed to inform policy development and analysis related to the ongoing financial sector legislative review focused on the digitalization of money. Geva builds on voluminous literature – from Canada and elsewhere – and yet fills a gap in existing research by integrating a legal perspective into a broad policy analysis addressing institutional and technological evolution. Ultimately, this book aims to play an essential role in guiding our future financial policies and legal principles, doctrines, and rules.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,021 |
| Communication savante | 0,017 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».