MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413031688 · doi:10.1080/19361610.2025.2544184

Cyber What???-a Systematic Review

2025· article· en· W4413031688 sur OpenAlexaff
Susan Henrico, Dries Putter

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Security Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInformation and Cyber Security
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)Institute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer securityForensic engineeringEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cybersecurity is a critical concern in contemporary digital environments, especially within the context of complex, interconnected systems. This study presents a systematic review of the complexities and inconsistencies surrounding the use of cyber-related terminology. A two-phased approach. The first part entailed using the PRISMA model to find relevant material, which was analyzed using ATLAS.ti software during the second phase. The analysis reveals ambiguity in cyber-related constructs, such as ‘cybersecurity’ versus ‘cyber security’, which impacts the clarity of research, policy development, and organizational practices, including education and training. Additionally, the study identified ‘cybersecurity’ as a primary security concern, interconnected with secondary and tertiary constructs. These relationships, visualized through ATLAS.ti Sankey diagrams, provide insight into how cyber-related constructs; all interrelated within the broader cyber ecosystem and within the dataset used for the study. This research is interesting and relevant because it clarifies the inconsistent use of cyber-related constructs and thus, each narrative constructed around cyberspace and its security. These taxonomic clarifications are also useful additions to curricula offering education and training in cyber-related subjects. Furthermore, organizations delivering security and/or intelligence services, within the context of cyber-related functional applications, can use such clarification to enhance their education, training materials, and functional environments.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0260,021
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Applied Security ResearchMême sujetInformation and Cyber SecurityTravaux en français237 207