Regulative measures for cybersquatting / Hershan @ Ray Herman, Lydia Salleh and Nur Farhana Said
Notice bibliographique
Résumé
There had been a number of researches that investigated on the current situation of cybersquatting or domain name dispute in the world. This study was then conducted in order to investigate the effectiveness of current measure in combating crime of cybersquatting among trade markers in Malaysia. Specifically, this research aimed to highlight the effectiveness of the MYDRP in combating the issue of cybersquatting among trade marker. The primary focus of this research is the protection to the trade markers in online businesses. Weaknesses and strengths of MYDRP Rules and Policy are identified. To gather the needed data, a content analysis and interview were conducted. From the analysis and interviews, the current law, MYDRP, have loopholes and it is insufficient to provide protection to the trade marker's domain name. In conducting our research, we had made comparative studies on the law used to combat cybersquatting in USA, UK, India and Canada with the current measures in Malaysia to address this issue. From the comparisons, we examined why the laws that are used in addressing the domain name disputes in other countries are more effective than the one used in Malaysia. In the light of this problem the government of Malaysia should come out with a new regulative measure in combating cybersquatting as in the USA such as US Anti-Cybersquatting Consumer Protection Act 1999. This in turn benefits the court as it provides the court guidelines in solving the issue of cybersquatting. This also helps in reducing internet fraud as online business will be more protected and secured.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».