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Enregistrement W4384929775 · doi:10.1111/isj.12460

‘What a waste of time’: An examination of cybersecurity legitimacy

2023· article· en· W4384929775 sur OpenAlexafffund
W. Alec Cram, John D’Arcy

Notice bibliographique

RevueInformation Systems Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInformation and Cyber Security
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésLegitimacyCompliance (psychology)Public relationsBusinessComputer securityPerceptionPolitical scienceComputer sciencePsychologyLawSocial psychologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Managers who oversee cybersecurity policies commonly rely on managerial encouragement (e.g., rewards) and employee characteristics (e.g., attitude) to drive compliant behaviour. However, whereas some cybersecurity initiatives are perceived as reasonable by employees, others are viewed as a ‘waste of time’. This research introduces employee judgements of cybersecurity legitimacy as a new angle for understanding employee compliance with cybersecurity policies over time. Drawing on theory from the organisational legitimacy and cybersecurity literature, we conduct a three‐wave survey of 529 employees and find that, for each separate wave, negative legitimacy judgements mediate the relationship between management support and compliance, as well as between cybersecurity inconvenience and compliance. Our results provide support for cybersecurity legitimacy as an important influence on employee compliance with cybersecurity initiatives. This is significant because it highlights to managers the importance of not simply expecting compliant employee behaviour to follow from the introduction of cybersecurity initiatives, but that employees need to be convinced that the initiatives are fair and reasonable. Interestingly, we did not find sufficient support for our expectation that the increased likelihood of a cybersecurity incident will moderate the legitimacy‐policy compliance relationship. This result suggests that the legitimacy perceptions of employees are unyielding to differences in the risk characteristics of the cybersecurity incidents facing organisations.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,136
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,136
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,251
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeSans objet
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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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