A sociosemiotic interpretation of cybersecurity in U.S. legislative discourse
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
Based on one specially created corpus of U.S. cybersecurity-related laws, this study employs the corpus approach to examine the referent objects and securitizing actors in U.S. cybersecurity legislative discourse, which are two critical issues in constructing security, including cybersecurity. Through corpus data analysis, it is found that unlike traditional security, cybersecurity has become more people-oriented in terms of referent objects with critical infrastructure as a key referent object. Additionally, the role of private sectors and cooperative security are highlighted in U.S. cybersecurity legislative discourse. From a sociosemiotic perspective, it is noted that the meaning-making process of U.S. cybersecurity not only is conveyed by the texts but also interacts with other sign systems, such as historical background, cyberspace as a virtual realm and social contexts, which suggests that the specific meanings of signs constructing cybersecurity and cybersecurity itself should be interpreted in specific temporal or spatial contexts. Furthermore, a sociosemiotic approach to U.S. cybersecurity legislative discourse also offers valuable insights to how signs and concepts in cybersecurity contribute to sketching a holistic landscape of cybersecurity and further security on a large scale.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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