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Enregistrement W2923370425

The Techno-Neutrality Solution to Navigating Insurance Coverage for Cyber Losses

2018· article· en· W2923370425 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

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLaw, AI, and Intellectual Property
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessLiability insuranceProduct (mathematics)Actuarial scienceInsurance policyBusiness interruption insuranceCasualty insuranceGeneral insuranceLiabilityFinanceIncome protection insurance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Insurers currently constrict coverage for losses involving electronic information in traditional insurance product lines. As a result, insurance customers are driven to the brave new world of non-standardized varieties of cyber-risk insurance policies. That world abounds with coverage gaps as the market for cyber insurance sorts itself out. Until that synchronization of coverage for cyber losses occurs, litigation is bound to occur as the boundaries of coverage remain patchwork and uncertain. This article examines the degree to which cyber losses differ from other insured losses. The cyber-loss insurance coverage jurisprudence reveals a mishmash of principles and coverage terms that are largely focused on the technology of the loss and not on the nature of the loss insured. Unpredictable and unhelpful analogies have ensued, prompting a highly inefficient coverage marketplace and resulting litigation experience. This article also draws parallels with the market experience of a number of now-commonplace insurance coverage products, like commercial general liability policies, that also went through an initial period of uncertainty. Lessons from those prior insurance experiences are instructive as the wild world of cyber insurance stabilizes. This article proposes that, to reduce the prevalence of insurance coverage disputes about cyber losses, courts should jettison the "cyber" loss differentiation altogether and instead focus on the nature of the inherent risk insured against, as opposed to the risk's "cyber" quality. Taking a technologically neutral stance-applying "techno-neutrality" to insurance policy language-can act as a market stabilizer. This approach is preferable to introducing new, untested insurance products or, alternatively, risking arbitrary coverage gaps under traditional product lines. The long-term, more commercially sensible solution is for insurers to simply fold cyber-loss coverage into traditional coverage products and not differentiate losses based on particular or peculiar property characteristics.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil0,517

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,253 · 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

En bref

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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