Cyberspace and Women- Dimensions of Cybercrime against Women in India
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The twenty-first century has been an era of inventions. Inventions that have greatly improved the quality of human life. Artificial intelligence's genesis and dominance have been witnessed. We have already entered the 5G era, which began with limited internet access. An alternate reality has emerged as a result of this unstoppable rise. An ethereal reality that promotes complete anonymity. With all of the benefits it provides, it has also proven to be lethal. With the rise of the online world came stalkers, hackers, scammers, and a slew of other miscreants and lawbreakers. As a result, society has become exposed to cybercrime. The researchers will focus on cybercrime perpetrated against women in this study. Women are easy prey for cybercriminals, and they are disproportionately victimized. Cyberbullying, voyeurism, sextortion, and stalking are all common online crimes against women. Women's privacy and security are in jeopardy as a result of the rise in cybercrime. The research's main goal is to examine the current state of cyber security in India and the need to enact specific legislation to protect women. The researchers would show how the laws are not being implemented throughout this study. The most important finding of this study is that more precise regulations and legislation against cybercrime are required. With the rise of social media networks and private websites, it is more important than ever for the government to enact special legislation for each type of crime perpetrated against women. Throughout the course of this study, an analysis of how many crimes is not reported due to traditional society and patriarchal attitudes will be offered. Researchers have also looked into the government's success in combating cybercrime and have come up with some useful suggestions for combating this threat. The researchers used a doctrinal research method and cited their sources using the bluebook method.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle