The Role of Digital Technologies in Combating Cyber-Trafficking in Persons Crimes
Notice bibliographique
Résumé
With the increase in technological development, trafficking in persons has become one of the world’s most pressing issues, with a large number of countries having been affected over the past few years. This research deals with the role of digital technologies implemented through cyberspace in detecting and combating trafficking in person’s crimes. Moreover, the research clarifies the concept of cyber-trafficking, in addition to addressing the different types of cyber-trafficking in person’s crimes. The research found that trafficking in persons is a serious crime because it violates human rights. In addition, the research found that the rate of trafficking has increased due to the global accessibility that the Internet has provided, posing great risks to the public and increasing the rate of cyber-trafficking crimes. Furthermore, the research found that the reasons of trafficking in persons were numerous due to the development of digital technologies at the beginning of the twenty-first century, with the most common motive being for illegal financial profit. Combating trafficking in persons has become an important political priority for many governments around the world, and any future success in eliminating trafficking in persons in its various forms will depend on the extent to which governments and relevant organizations are prepared to develop digital technologies and use them to combat and prevent cyber-trafficking crimes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».