Developing an identity fraud measurement model: a factor analysis approach
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Though many studies and reports have been published about the scale of identity fraud (IDF), no work has been done on developing models to measure IDF. The purpose of this paper is to propose a measurement model for IDF and test the validity of that measurement model. Design/methodology/approach After providing a background on the concepts of IDF, the paper discusses the related term, identity theft. Next, a measurement model is developed, based on the current practice of measurement of IDF in four countries. Exploratory factor analysis (EFA) is used in identifying the indicators and factors of IDF. After the EFA is conducted, confirmatory factor analysis is employed to test the validity of the measurement model. These tests are conducted using the data collected from Canadian financial institutions. Findings The review of the current empirical studies suggests that IDF should be assessed using a measurement model with 33 indicators to measure five factors of IDF. However, the analysis of Canadian financial institutions suggests that a measurement model that includes 27 indicators and four factors is most appropriate for the data. Research limitations/implications The measurement model developed in the present paper is based on an examination of a sample of financial institutions in Canada. Hence, the results of this paper cannot be generalized to organizations in other sectors of the economy. Further studies in other sectors of the economy are required to identify industry‐specific measurement model. Practical implications This paper is the first approach toward developing a model for measuring IDF. Originality/value This paper is the first study that attempts to scientifically identify and validate a measurement system in the area of IDF.
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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 | 0,022 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».