Cyber-Dependent Crime Victimization: The Same Risk for Everyone?
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.
Notice bibliographique
Résumé
The Internet has simplified daily life activities. However, besides its comfortability, the Internet also presents the risk of victimization by several kinds of crimes. The present article addresses the question of which factors influence cyber-dependent crime and how they vary between three kinds of cyber-dependent offences: malware infection, ransomware infection, and misuse of personal data. According to the Routine Activity Approach, it is assumed that crime is determined by a motivated offender, the behavior of the Internet user, and the existence of prevention factors. Our analyses were based on a random sample of 26,665 Internet users in two federal states in Germany, aged 16 years and older; 16.6 percent of the respondents had experienced at least one form of cyber-dependent victimization during the year 2014. The results indicate that individual and household factors, as well as online and prevention behavior, influence the risk of cyber-dependent victimization. Furthermore, the effects differ between the three types of offences. In conclusion, the risk of being victimized by cyber-dependent crime is not the same for anyone, but depends on multivariate factors according to the idea of Routine Activity Approach. However, in view of the fact that crime-related factors also matter, studying different cybercrime offences separately seems to be an appropriate research approach.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle