‘What a waste of time’: An examination of cybersecurity legitimacy
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
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,001 | 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