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Enregistrement W4301444559 · doi:10.1016/j.gaitpost.2005.06.009

ESMAC abstracts 2005

2005· article· fr· W4301444559 sur OpenAlexaff
Xiaoye Wang, April Karlinsky, Merryn Constable, Samantha Gregory, Timothy N. Welsh, Michael Xiaoye

Notice bibliographique

RevueGait & Posture · 2005
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

FinTech is the term used to refer to financial and technology convergence space solutions.It usually refers to new innovations that conduct or connect with financial services via the internet, smart devices, software applications, or cloud services and encompasses anything from mobile banking to cryptocurrency applications.Despite the advantages of FinTech, cybercriminals seized the opportunity to exploit vulnerabilities in FinTech systems.Phishing attacks, ransomware, and data breaches have become more prevalent, targeting individuals and FinTech institutions.Bahrain, which is not different from the rest of the world, was impacted by such cyber threats.Thus, FinTech companies have had to strengthen their cybersecurity countermeasures and protocols to combat these threats.Existing countermeasures in the literature primarily focus on general cybersecurity practices and frameworks, with limited attention given to the specific needs of the FinTech industry.Hence, there is a notable gap in the literature regarding a focused cybersecurity framework that caters to the unique requirements of Fin-Tech innovations, especially in Bahrain.To bridge this gap, this research addresses the problem by conducting an extensive review of existing cybersecurity challenges, common practices, and cybersecurity standards and through in-depth research interviews with executives, experts, and other FinTech business stakeholders.Leveraging this knowledge, this research proposed an adaptable framework that addresses the risks and vulnerabilities faced by FinTech innovations in Bahrain.Through panel discussions and Delphi sessions, industry experts evaluated the framework's practical feasibility, ability to address specific risks, and compatibility with the existing FinTech regulatory landscape.The results demonstrate a high

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6930,505

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,293 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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