Foreign Experience in the Legal Regulation of Utility Token Circulation
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.
Notice bibliographique
Résumé
The study offers a comparative legal analysis of the statutory recognition and private-law regime of utilitarian digital rights (utility tokens) in foreign jurisdictions and the Russian Federation. It shows that this institution emerged at the intersection of contract and financial law and is evolving from a technologically neutral, func-tional approach toward more formalized constructs. Drawing on the experience of the United States, Singa-pore, the United Kingdom, Japan, the UAE, Switzerland, South Korea, Germany, Australia, and Canada, the paper identifies key criteria for distinguishing utility tokens from investment instruments (including via the Howey test) and examines the regulatory consequences of such classification. Particular attention is paid to the Russian model of special regulation: the normative definition of utility digital rights in the Civil Code of the Rus-sian Federation, their issuance and circulation via the framework of investment platforms, and the correlation with digital financial assets. The paper explores the practical effects of different models (the regulatory exclu-sion model, the specialized regulation model, and the general contract law model) for market participants – risk allocation, consumer and investor protection, compliance requirements, and legal certainty while preserving flexibility for innovation. It analyzes the hybrid nature of tokens and approaches to NFTs, substantiating the need for combined regulatory regimes where mixed characteristics are present. Proposals are formulated to optimize national regulation, including clarification of qualification criteria, a risk-oriented typology, proportion-ate requirements for issuers and platforms, as well as mechanisms for law enforcement coordination to sup-port the sustainable development of digital civil turnover.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle