Smart Contracts: Methods of Documentation, Applications and Integration with Artificial Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
This research seeks to analyze the newer trends that have emerged in the area of smart contracts and, in particular, the areas of their documentation and application, along with the growing convergence with artificially intelligent techniques. Smart contracts are also known as self-executing digital contracts managed electronically via the blockchain systems. Such contracts have provided unparalleled security and transparency in commercial and legal transactions. It is interesting to understand how to document these participant contracts, tendered as distributed digital files. This research analyzes the strengths and weaknesses in the expression of intent in the smart contracts. It also suggests solutions to enhance such a process. The study reviews the challenges to the implementation of the aforementioned within the scope of the traditional legal system. The research also deals with the impact of artificial intelligence on enhancing the efficiency of the use of smart contracts. It provides recommendations on the amendments to the law that facilitate the utilization of smart contracts and their integration with artificial intelligence, ensuring compliance with legal frameworks and safeguarding the rights of contracting parties through the establishment of legislation to govern and document these contracts. The drafting of smart contracts is considered a challenge and an opportunity for improving the efficiency and reliability of contracting operations in the digital era.
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 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 | 0,027 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,016 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».