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Enregistrement W255576673

What's Your Privacy IQ? Test Your Legislative Knowledge

2012· article· en· W255576673 sur OpenAlexaboutno aff
Nancy A. Cohen, Marilyn Prosch

Notice bibliographique

RevueJournal of accountancy online/Journal of accountancy · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCybercrime and Law Enforcement Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity theftPersonally identifiable informationCredit cardData breachInternet privacyBusinessInformation privacy lawInformation privacyPhoneComputer securityLawPrivacy policyPaymentComputer sciencePolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[ILLUSTRATION OMITTED] Maintaining the privacy and protection of customers' and employees' personal information is a risk management issue for all organizations. The increase in identity theft is also a concern for all organizations. Laws and regulations continue to place requirements on businesses for the protection of personal data. Myriad laws and regulations address privacy concerns and the collection, use, disclosure, and disposal of personally identifiable information. How much do you know about the multitude of privacy regulations that exist today? Take this quiz to find out. 1. Which was the first state to enact a data security breach law? a. Mississippi. b. California. c. Massachusetts. d. Kentucky 2. Which of the following laws deals with the privacy of student education records? a. FACTA. b. HITECH. c. FERPA. d. COPPA. 3. The CAN-SPAM Act is a law that sets the rules for commercial email and establishes requirements for commercial messages. Which of the following is not a requirement of the CAN-SPAM Act? a. Don't use false or misleading header information in emails. b. Don't use deceptive subject lines in emails. c. Honor opt-out requests within 90 days of receipt. d. Tell recipients where you're located. 4. The Red Flags Rule requires and creditors to implement a written program to prevent and respond to which of the following? a. Network security breaches. b. Identity theft. c. Loan fraud. d. All of the above. 5. Many companies collect personal information from their customers, including names, addresses, and phone numbers; bank and credit card account numbers; income and credit histories; and Social Security numbers. The Gramm-Leach-Bliley (GLB) Act requires companies defined under the law as financial institutions to ensure the security and confidentiality of this type of information. Which of the following items are parts of the GLB Act? a. Safeguards rule. b. Financial privacy rule. c. Pretexting provisions. d. All of the above. 6. What types of entities (considered as covered entities) must comply with the Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA)? a. Health insurers. b. Health care providers. c. Pharmacies. d. Health care clearinghouses. e. All of the above. 7. Which of the following is true about the Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act (HITECH)? a. Electronic health records are not covered. b. If 500 or more health records are breached, the U.S. Department of Health and Human Services must be notified. c. Only HIPAA-required entities are covered, not business associates. d. Individuals are allowed to bring law suits against health care providers for data breaches. e. All of the above. 8. The U.S. Department of Commerce, in consultation with the European Commission, developed a safe harbor framework to bridge the different privacy approaches of the European Union and the United States. To ensure compliance with the framework, an organization must have which of the following components in place? a. Verification. b. Dispute resolution. c. Remedy. d. All of the above. 9. What is the Personal Information Protection and Electronic Documents Act (PIPEDA)? a. The Canadian law relating to data privacy b. The U.K. law relating to data privacy c. The Massachusetts privacy law, the toughest in the United States. d. None of the above. 10. The Privacy Act of 1974 establishes a code of fair information practices that governs the collection, maintenance, use, and dissemination of information about individuals maintained in records systems by: a. …

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,023
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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