Notice bibliographique
Résumé
Abstract Identity theft commonly refers to the illegal theft and misuse of another person’s identity information, resulting in a benefit to the offender or harm to the victim. With the rise of technological payment systems, identity theft increased dramatically in the 1990s and 2000s and impacts almost 1 in 10 adults annually. Identity theft can be difficult to measure, in part because few victims report it to law enforcement and government agencies and because victims often have limited knowledge about how their information was obtained and misused. Identity theft can involve the misuse of existing bank, credit, or other accounts, the creation of new accounts, or other fraudulent misuses of personal information. Moreover, the methods of acquiring identity information vary and include hacking, phishing, and stealing physical documents. While identity theft’s rise results from increasing technological reliance, the relative prevalence of online and offline forms remains unknown. The limited research on identity theft offenders finds that their motives and techniques vary, but that committing identity theft is usually a rational choice and that offenders often use techniques to neutralize identity theft behaviors. More research exists on identity theft victims, due, in part, to identity theft victimization surveys, which find that victims face a range of consequences and reporting options. Globally, both criminal and consumer protection laws have been implemented or modified to respond to identity theft, although victims must typically advocate for themselves to resolve identity theft’s consequences.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».