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Enregistrement W4200337680 · doi:10.5539/ach.v13n2p20

Cyber-Security Culture towards Digital Marketing Communications among Small and Medium-Sized (SME) Entrepreneurs

2021· article· en· W4200337680 sur OpenAlexvenueno aff
Aiman Huzrin Adleena Huzaizi, Siti Nor Amalina Ahmad Tajuddin, Khairul Azam Bahari, Kamaruzzaman Abdul Manan, Nur Nadia Abd Mubin

Notice bibliographique

RevueAsian Culture and History · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIslamic Finance and Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Pendidikan Sultan Idris
Mots-clésBusinessMarketingMultidisciplinary approachSmall businessSmall and medium-sized enterprisesPublic relationsSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cybersecurity is a multidisciplinary field of study that focuses on preserving and protecting data and information from a wide range of threats and dangers. This study presents a cyber-security culture for assessing the knowledge, attitude and practice towards digital marketing communications among small and medium-sized entrepreneurs. The objectives of this study were to identify the knowledge, attitudes, and practices of cyber-security culture toward digital marketing communications among small and medium-sized entrepreneurs in Selangor, as well as to look into the relationship between knowledge and practice in this area. This study utilized a quantitative methodology in the form of a survey, with respondents being selected at random from a list of numbers and from a box of random numbers. Several lists were generated using Instagram business account listings, telegram entrepreneur groups, the National Entrepreneurs Institute, and the Kuala Selangor District Council webpage for recruiting respondents. From the findings, this study found that there is a strong relationship between the level of knowledge and practices towards cybersecurity in digital marketing communications among small and medium-sized entrepreneurs. The study concluded that good knowledge of cybersecurity is crucial among entrepreneurs for them to establish good practices in managing their business.

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)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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