Zappers, Phantomware and Other Sales Suppression Software in the State of Washington
Notice bibliographique
Résumé
Electronic sales suppression (ESS) is a fraud that has been a (prominent) feature of the North American retail business since at least 1996. The first EES case in the US dates from 1981. ESS is a global problem. Depending on the jurisdiction, and the research study consulted, ESS is estimated to be present in 34% (of Canadian), 50% (of German – two studies), and 70% (of Swedish and Slovenian) businesses. It may be the case today, that “you cannot leave home without” encountering (or participating in) ESS.\nThe most common types of sales suppression technology are Zappers and Phantomware programming. In some instances, sales suppression is a personal (hands-on) service offered by installers or ECR/POS sales representatives. This is Sales Suppression as a Service or SSaaS. Recently suppression has entered the Dark Cloud, a fully automated manipulation of sales data that (physically) takes place off shore and uses internet-based data transfers.\nThe common solution in all cases is digital security, or fighting technology with technology. In the US, ESS has funded common criminals, organized crime syndicates, foreign and domestic terrorist organizations. US suppression cases have involved celebrity chefs, sitting members of Congress, the funding arm of Hezbollah, popular grocery store chains, restaurants, bars/ strip clubs, and small owner-operated pizza parlors. The technological response in the US has been weak. For some reason, the US has been very slow in taking up the technology-with-technology fight.\nGiven that the State of Washington collects 47.3% of its revenue (not including local government taxes) from the retail sales tax, and that technology has been the backbone of the State’s economy for years, it is only natural that Washington would take a US leadership position in this effort. Washington still trails by a wide margin the international efforts. The US has a lot to learn from jurisdictions like Belgium, Brazil, Canada (notably the provinces of Quebec and Ontario), China, Croatia, Italy, Russia, Rwanda, Sweden, and by January 1, 2 each of the members of the Gulf Cooperation Council (the United Arab Emirates, Bahrain, Saudi Arabia, Oman, Qatar and Kuwait).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».