Encadrement juridique des monnaies numériques : bitcoin et autres cryptomonnaies
Bibliographic record
Abstract
Les cryptomonnaies sont des monnaies numériques, qui se sont développées hors de tout contrôle étatique et qui fonctionnent de manière décentralisée. Bien qu’étant encore à leurs balbutiements, ces cryptomonnaies, à l’instar du Bitcoin, soulèvent de nombreuses questions juridiques. Dans ce mémoire, seront analysées les différentes définitions qui pourraient inclure la cryptomonnaie, avant de nous concentrer sur la définition de la monnaie numérique. Ensuite, seront étudiés, les aspects criminogènes des cryptomonnaies et la volonté des États d’avoir un certain contrôle sur celles-ci. Puis après nous être concentré sur la fiscalité applicable aux monnaies numériques, il sera nécessaire d’examiner l’étendue de la protection des consommateurs, dans leurs rapports aux cryptomonnaies. Pour ce faire nous nous appuierons, entre autre, sur les lois canadiennes, françaises et américaines. Toutefois vous vous en rendrez-compte, les cryptomonnaies n’ont pas encore été totalement englobés dans les systèmes juridiques des trois pays étudiés, et les tribunaux n’ont été saisis que dans très peu d’affaires relatives aux monnaies numériques, ce qui implique que de nombreuses incertitudes juridiques persistent à l’heure actuelle.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".