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Enregistrement W1993680935 · doi:10.4018/jte.2010100101

Cyber-Terrorism and Ethical Journalism

2010· article· en· W1993680935 sur OpenAlexaff
Mahmoud M. A. Eid

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technoethics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerrorismCyberspaceDamagesThe InternetPolitical scienceLaggingComputer securityPublic relationsCyber threatsLawSociologyInternet privacyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Terrorism has been a constant threat in traditional and contemporary societies. Recently, it has been converged with new media technology and cyberspace, resulting in the modern tactic, cyber-terrorism, which has become most effective in achieving terrorist goals. Among the countless cyber-terrorist cases and scenarios of only this last decade, the paper discusses four cyber-terrorism cases that represent the most recent severe cyber-terrorist attacks on infrastructure and network systems—Internet Black Tigers, MafiaBoy, Solo, and Irhabi 007. Regardless of the nature of actors and their motivations, cyber-terrorists hit very aggressively causing serious damages. Cyber-terrorists are rational actors who use the most advanced technology; hence, the critical need for the use of counter-threat swords by actors on the other side. Given that terrorist goals are mostly dependent on the media’s reactions, journalistic practices are significant and need to be most effective. A major tool that can help journalists in their anti- and counter-terrorist strategies with cyber-terrorists is rationalism, merged with the expected socially responsible conduct. Rational behaviour, founded in game theory, along with major journalistic ethical principles are fundamental components of effective media decision-making during times of terrorism.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,370 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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