Control Mechanism of Identity Theft and Its Integrative Impact on Consumers' Purchase Intention in E-Commerce
Notice bibliographique
Résumé
There are many collection and application sources of identity theft. The Internet is one of the vulnerable medias for identity theft and is used, especially, as an application source of identity theft. This current chapter has twofold objectives. As the first objective, it develops a conceptual framework to prevent/control identity theft of E-Commerce (EC) in conjunction with different sources if identity theft. From this framework and shedding light on the recent literature of sources of identity theft, the authors identify global laws, controls placed on organizations, publications to develop awareness, technical management, managerial policy, risk management tools, data management, and control over employees are the potential measuring items to prevent identity theft in EC. All EC organizations are struggling to control identity theft. This chapter argues that control mechanism of identity theft has both positive and negative impact on EC. This chapter sets its second objective to explore the integrative effect of overall identity theft control mechanism on consumer trust, the cost of products/services, and operational performance, all of which in turn contribute to a purchase intention using E-Commerce (EC). A case study in banking sector through a qualitative approach was conducted to verify the proposed relations, constructs, and measuring items.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».