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Enregistrement W2143520620 · doi:10.2202/1944-2866.1125

Overcoming the Warez Paradox: Online Piracy Groups and Situational Crime Prevention

2011· article· en· W2143520620 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePolicy & Internet · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCybercrime and Law Enforcement Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSituational ethicsConstruct (python library)Focus groupLaw enforcementEnforcementPrestigeCriminologyProcess (computing)SanctionsInternet privacyWork (physics)PsychologyBusinessComputer securitySocial psychologyPublic relationsLawSociologyPolitical scienceComputer scienceEngineeringMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract US federal law enforcement operations occurring between 2001 and 2005 attempted to disrupt the online piracy scene, targeting copyright piracy rings known as ‘warez groups’. Previous work on warez groups has demonstrated a paradoxical situation where attempts to curtail warez group activities through policing and advancements in DRM only further encourage such groups to crack and distribute content. This study collected data on 93 convictions from these policing operations to construct a crime script of these groups' motivations and modus operandi in the release process. The results confirm previous findings that attempts to disrupt the activities of warez groups are counterproductive. To avoid the paradox, this study suggests that industry account for the motivations and modus operandi of these groups by creating DRM technologies which allow un‐cracked content to seep through the testing step of the script, thereby placing a group's ability to obtain prestige at risk. Law enforcement should focus on apprehending crackers, as they are the most significant step in the release process.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,240 · 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