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Enregistrement W3199093805

E-money Transaction: Its Problems And Solutions

2017· article· en· W3199093805 sur OpenAlexaboutno aff
Roma Singh

Notice bibliographique

RevueTrinity Journal of Management, IT & Media · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDatabase transactionElectronic moneyCommerceCurrencyBusinessMoney measurement conceptCredit cardFinancial transactionCryptocurrencyATM cardDigital currencyTransparency (behavior)Order (exchange)CashComputer securityPaymentEconomicsVelocity of moneyMonetary economicsComputer scienceFinanceDatabase
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

World has moved towards the cashless transactions and in this order to using E-money Transaction some countries like Belgium, France, Canada etc. have adopted totally cashless transaction system. I think the first requirement for the cashless transaction is to avoid fake currency and others are easy transaction, transparency, development of E-commerce etc.E money is the basic pillar of cashless transaction and even the people of progressive country are also adopting very frequently in place of hard cash and during Demonetisation the E-money transaction was the main relief for Indian people and even it was used for purchasing the teas, chhole bhatoore , samosas etc.through the E-money transactions via Paytm etc but due to cases of fraud this system is unable to reach its deserving place.The first Question is, what E-money is so E-money is the short form of the Electronic Money, the money which is stored in Electonic Device/modes or used through electronically with the help of internet computerized Server.Basically E-money can be divide in two parts 1. Card based and Network based. Card based E-Money Includes Debit card,Credit Card, ATM card etc. and Network Based E-money includes Paytm, Proton, BHIM app etc. E-money transaction is need of present era but the safety for its user is also very important because 1. Our Cyber system is not ready to protect completely this type of transaction. 2. Users are not aware for their rights and cyber solutions available to them and 3. Carelessness of the users to provide the opportunities tothe cyber-criminal.The use of the E-money is adopting by the people at large but our system like banks government agencies, cyber cells, police etc. are not taking suitable steps as per the ratio and situations. However in order to safety and cyber solutions the Information Technology Act-2000 has been enacted but the lack of skilled officer are also a big problem. In case of Cyber Crime victim can report in the police station under which jurisdiction he reside or where his bank situate or where the incident took place and the matter will be investigated only by the Competent/Designated officer. E-money Users must be aware with tricks of Cyber Criminals and should take safety steps properly with due care and cautions, the Cyber fraudsters/Criminals use phishing, malware, money mule, sim cloning , card fraud , vishing , ATM Skimming and sometime also fraud committed also by the E-money user.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0090,015
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,225 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2017
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