Criptoactivos como fuente de financiamiento para pymes. El caso de Argentina
Bibliographic record
Abstract
Las criptomonedas y sus ofertas iniciales (ICO, por sus siglas en inglés) constituyen un fenómeno reciente que ofrece financiamiento barato y seguro para pymes. La financiación mediante ICO permite llegar a inversores mundiales y provee de mayor liquidez y eficiencia el financiamiento de nuevos proyectos, simplificando y democratizando la captación de capital mediante una mayor inclusión. Este estudio explora su marco legal, la regulación financiera y el tratamiento contable usando datos de archivo. Estudios contables internacionales exponen el tratamiento contable recomendado para las distintas clases de tokens, analizando su exposición y valuación en el marco de las NIIF. Las pymes argentinas no pueden aprovechar la oportunidad debido al inadecuado marco jurídico y falta de regulación normativa del Banco Central y del organismo regulador del mercado de capitales. Ante el anonimato en las operaciones que permite la tecnología blockchain suelen presentarse situaciones de fraude, especulación y lavado de dinero. Se concluye que en este estado de incertidumbre normativa y riesgo actualmente no se pueden considerar las ICO como una fuente segura, viable y ventajosa de financiamiento para pymes argentinas.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".