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Enregistrement W3123167477 · doi:10.55016/ojs/sppp.v11i1.43356

Surviving and Thriving in the Digital Economy

2018· article· en· W3123167477 sur OpenAlexaboutno aff
Goran Samuel Pesic

Notice bibliographique

RevueThe School of Public Policy Publications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThrivingDigital economyBusinessEconomyComputer scienceEconomicsSociologyWorld Wide WebSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cyber-crime is growing exponentially and Canadian governments at all levels have not kept pace quickly enough to protect both themselves and private enterprise. Evolving technology allows for ever-more sophisticated cyber-threats to intellectual property, but some businesses and governments have neither changed their pre-internet thinking nor established adequate safeguards. Protection should start with educational campaigns about the scope and varieties of risk that permeate the private sector, e-commerce and smart cities using the internet of things. Thirty years ago, just 32 per cent of the market value of Standard & Poor’s 500 companies was based on intangible assets, mainly intellectual property. Today, that figure stands at 80 per cent and protecting those assets from cyber-crime is of vital importance. While cyber-criminals look to make money off of phishing scams, their interests have also extended to infiltrating proprietary industrial designs, resource management and information affecting acquisitions. The fact that some countries see this type of crime as a normal way to gain access to foreign business information is often poorly understood by Canadian businesses accustomed to functioning under much higher ethical standards. The e-commerce realm faces its own cyber-threats including those affecting privacy, data sovereignty, location of data centres, data security and legislation. E-commerce merchants must protect themselves by ensuring the security of their clients’ computers, communication channels, web servers and data encryption. It sounds daunting, but it shouldn’t be. Merchants can take steps such as doing risk assessments, developing security policies, establishing a single point of security oversight, instituting authentication processes using biometrics, auditing security and maintaining an emergency reporting system. Government can assist with cyber-security in Canada’s private sector through awareness campaigns, rewarding businesses for best practices, providing tax credits to offset the cost of security measures, and offering preferential lending and insurance deals from government institutions. The federal government’s 2015 Digital Privacy Act was a good first step, but there is much territory left to be covered. The act offers little assistance in making the leap from a pre-internet governmental model of doing business with the private sector. Nor does it acknowledge the full costs organizations must face when contemplating improving their cyber-security. The growth of smart cities, connected to the internet of things, creates new susceptibilities to cyber-crime. By 2021, there will be approximately 28 billion internet-connected devices globally and 16 billion of those will be related to the internet of things. However, smart cities appear to be low on the list of cyber-security priorities at all levels of government. There is a lack of local guidance and commitment, an absence of funding programs and tax incentives for risk-sharing arrangements, and nothing in the way of a federally initiated smart-cities strategy. The key to keeping ahead of the cyber-criminals is to recalibrate our understanding of the threats accompanying the technology. New ideas, new economic policies, new safeguards, new regulations and new ways of doing business will all help to keep Canada safe in the burgeoning knowledge economy.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0130,015
Communication savante0,0190,017
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,006

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,235 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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