Outsourcing–design, process and performance, Michael J. Mol (2007), Cambridge, England: Cambridge University Press, 218 pp., ISBN: 978‐0‐521‐68278‐7
Notice bibliographique
Résumé
FinTech is the term used to refer to financial and technology convergence space solutions.It usually refers to new innovations that conduct or connect with financial services via the internet, smart devices, software applications, or cloud services and encompasses anything from mobile banking to cryptocurrency applications.Despite the advantages of FinTech, cybercriminals seized the opportunity to exploit vulnerabilities in FinTech systems.Phishing attacks, ransomware, and data breaches have become more prevalent, targeting individuals and FinTech institutions.Bahrain, which is not different from the rest of the world, was impacted by such cyber threats.Thus, FinTech companies have had to strengthen their cybersecurity countermeasures and protocols to combat these threats.Existing countermeasures in the literature primarily focus on general cybersecurity practices and frameworks, with limited attention given to the specific needs of the FinTech industry.Hence, there is a notable gap in the literature regarding a focused cybersecurity framework that caters to the unique requirements of Fin-Tech innovations, especially in Bahrain.To bridge this gap, this research addresses the problem by conducting an extensive review of existing cybersecurity challenges, common practices, and cybersecurity standards and through in-depth research interviews with executives, experts, and other FinTech business stakeholders.Leveraging this knowledge, this research proposed an adaptable framework that addresses the risks and vulnerabilities faced by FinTech innovations in Bahrain.Through panel discussions and Delphi sessions, industry experts evaluated the framework's practical feasibility, ability to address specific risks, and compatibility with the existing FinTech regulatory landscape.The results demonstrate a high
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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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,036 |
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 ».