Impacto de las criptomonedas en la población estudiantil universitaria de la República de Panamá
Bibliographic record
Abstract
Una nueva innovación disruptiva aparece en el horizonte financiero internacional y de la República de Panamá, las criptomonedas constituyen un medio digital de intercambio de uso en varios mercados con características similares a lo que ocurre con los productos, mercancías o materias primas llamados “Commodities” en los mercados internacionales y de forma similar a los que ocurre con el oro. Aun cuando cada vez más se incrementa su volumen transaccional, el valor de las criptomonedas es muy volátil y se puede aseverar que no existe una guía especifica en las Normas Internacionales de Información Financiera (NIIF) sobre el tratamiento contable de las criptomonedas a pesar de lo acelerado de su uso, dejando sin respuesta la pregunta: ¿Cómo se podrán contabilizar? El aspecto de interés de esta investigación se focaliza en analizar el grado de conocimiento y aceptación de las criptomonedas en la población estudiantil universitaria en la República de Panamá. Panamá es hoy en día uno de los centros económicos más importantes, tanto de la región de Centro América como de Latinoamérica y el Caribe. Por otra parte, está demostrado que el uso de la economía digital para las remesas en lugar de los pagos en efectivo es beneficioso para las personas de bajos recursos en países en vías de desarrollo y Panamá cuanta con una legislación que prevé el uso de activos digitales. Esta investigación pretende brindar luces sobre un fenómeno que puede convertirse en el nuevo y mejor uso de Internet. La metodología utilizada en el desarrollo de esta investigación es una metodología particular, basada en el uso de técnicas de investigación propias tanto de la investigación documental como de la investigación descriptiva y la investigación de campo. Aunque esta es una investigación en desarrollo, sus resultados parciales demuestran que la seguridad de las criptomonedas está basada en un servicio de valor agregado conocido como “Blockchain”. Algunas de sus cualidades más importantes son: el hecho de Imposibilitar que un tercero determine quien, cuando y el monto de una transacción hecha por un usuario. En tal sentido los autores consideran que ciertamente las criptomonedas son una innovación disruptiva que plantea nuevos retos a la banca internacional, a la Banca Panameña y al público en general. También se considera que, aunque la seguridad de las criptomonedas es buena, nunca será mayor que la de los sistemas informáticos en general.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".