Examining the Effect of Victimization Experience on Fear of Cybercrime: University Students' Experience of Credit/Debit Card Fraud
Notice bibliographique
Résumé
Fear of crime research tends to focus disproportionately on physical or place-based crimes while cybercrimes, which have been increasing over the past two decades, are relatively excluded. Drawing on Beck’s theory of a risk society, this paper examines the impact of previous victimization experiences on fear of future encounters with cybercrime. A total of 462 students at the University of Saskatchewan participated in an online survey that collected demographic information and asked if they had ever felt fearful about being the victim of credit/debit card fraud. Binary logistic regression was used to predict fear of cybercrime victimization. Prior experience of victimization was positively associated with students’ fear of becoming victims of credit/debit card fraud. Socio-demographic factors and knowledge of cybercrime were not significant predictors of students’ fear of becoming victims of credit/debit card fraud. This study highlights the need to reconsider risks and examine reflexivity further as it relates to how people modify their behaviors when faced with the threat of cybercriminal victimization. This study also highlights the need for fear of crime research, and victimology in general, to consider the unique differences between the different crime forms – conventional and cyber-based crimes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».