What Users Do Besides Problem-Focused Coping When Facing It Security Threats: An Emotionfocused Coping Perspective1
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
This paper investigates how individuals cope with IT security threats by taking into account both problem-focused and emotion-focused coping. While problem-focused coping (PFC) has been extensively studied in the IT security literature, little is known about emotion-focused coping (EFC). We propose that individuals employ both PFC and EFC to volitionally cope with IT security threats, and conceptually classify EFC into two categories: inward and outward. Our research model is tested by two studies: an experiment with 140 individuals and a survey of 934 respondents. Our results indicate that both inward EFC and outward EFC are stimulated by perceived threat, but that only inward EFC is reduced by perceived avoidability. Interestingly, inward EFC and outward EFC are found to have opposite effects on PFC. While inward EFC impedes PFC, outward EFC facilitates PFC. By integrating both EFC and PFC in a single model, we provide a more complete understanding of individual behavior under IT security threats. Moreover, by theorizing two categories of EFC and showing their opposing effects on users’ security behaviors, we further examine the paradoxical relationship between EFC and PFC, thus making an important contribution to IT security research and practice.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,009 |
| 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 | 0,001 |
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 découle