Notice bibliographique
Résumé
Purpose The initial role of computers and information technology (IT) systems consisted of improving business daily's operation. However, this quest of efficiency serves more obscure goals as fraudsters exploit the electronic dimension for personal profits with a maximum devastating impact on businesses and their client. The purpose of this paper is to suggest an analysis of the role of the electronic dimension in financial market crimes. It proposes reconsidering its importance based on its role rather than on its complexity and, consequently, better understanding the basic elements of a fraud. Design/methodology/approach The paper takes the form of a case analysis and field work. Findings The complexity of an IT system facilitates the commitment of a fraud and, at the same time, complicates its investigation. However, an IT system does not initiate a fraud. It is an accessory, a tool at the service of a criminal mind which is where the scheme originates. Research limitations/implications Information regarding the two case studies comes only from public sources (mainly written media and books) and is not confirmed by any confidential data available to the author. Originality/value Many computer crime experts (re: Cybercriminality Conference in Canada, April 2008, and in Luxembourg, June 2008) agree upon accessorial aspect of IT systems. For investigation purposes, it switches the focus from the computer element back to the main event: the environment in which the fraud occurs.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,025 |
| Communication savante | 0,016 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».