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Enregistrement W3202946538 · doi:10.1093/geroni/igab043

The Financial and Psychological Impact of Identity Theft Among Older Adults

2021· article· en· W3202946538 sur OpenAlexaff
Marguerite DeLiema, David Burnes, Lynn Langton

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCybercrime and Law Enforcement Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesU.S. Social Security Administration
Mots-clésIdentity theftDisadvantagedIdentity (music)Socioeconomic statusPovertyPsychologyMedicinePolitical scienceComputer securityEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Society's growing reliance on technology to transfer private information has created more opportunities for identity thieves to access and misuse personal data. Research on identity theft specifically among adults aged 65 and older is virtually nonexistent, yet research focusing on victims of all ages indicates a positive association between age, minority status, and more severe economic and psychological consequences. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Identity theft measures come from a sample of more than 2,000 self-reported victims aged 65 and older from the nationally representative National Crime Victimization Survey Identity Theft Supplements administered in 2014 and 2016. Regression was used to examine how socioeconomic status, demographic characteristics, and incident-specific factors relate to how much money is stolen, the likelihood of experiencing out-of-pocket costs, and emotional distress among older identity theft victims. RESULTS: Older Black identity theft victims were more likely to have greater amounts of money stolen and were more likely to feel distressed by the incident than older White victims. The most disadvantaged older adults living at or below the federal poverty level were significantly more likely to suffer out-of-pocket costs. The length of time information was misused, experiencing subsequent financial problems and problems with friends/family, and the hours spent resolving identity theft were positively associated with emotional distress. Among those aged 65 and older, age was not significantly associated with losses or emotional distress. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Older adults living in poverty need more resources to assist with recovery and reporting identity theft to law enforcement. Limiting the extent of losses from identity theft and reducing the length of time information is misused may reduce the emotional toll of identity theft on older victims.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeObservationnel
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

Citations43
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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