Bibliographic record
Abstract
El propósito de este trabajo radica en analizar la disciplina de la publicidad de los criptoactivos contenida en el Reglamento MICA. Para ello creemos oportuno partir de la exposición de los problemas que estaban presentes en la publicidad comercial de los criptoactivos en la situación de ausencia de regulación con la finalidad de poder, posteriormente, analizar la regulación del Reglamento MICA y comprobar si efectivamente los logra solventar. Son dos las novedades principales a través de las cuales el Reglamento MICA pretende resolver los problemas de transparencia y desprotección del inversor que existían en el mercado de los criptoactivos. Por un lado, el referido a la estructura del mercado de los criptoactivos y, por el otro, el referido a la publicidad de los criptoactivos. El primero consigue la protección del inversor a través de la regulación de la estructura del mercado, determinando los operadores que pueden desplegar las actividades en este mercado y los requisitos que han de cumplir para ello, especialmente requisitos de solvencia y de transparencia, que como consecuencia del análisis que de la información hacen los inversores institucionales y los analistas, protegen al inversor minorista porque promueven la correcta formación de los precios y la integridad del mercado. Por su parte, el régimen de la publicidad comercial de los criptoactivos persigue proteger a los inversores minoristas asegurando la existencia de una competencia efectiva y leal que permita que los inversores puedan tomar decisiones libres y autónomas.
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 | 0.008 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".