Notice bibliographique
Résumé
The present study investigated the older adults’ unique vulnerability to fraud and scams by understanding the role of social, cognitive, and knowledge-based factors, and testing a prevention paradigm. Studies 1 and 2 built upon preliminary work by examining social and cognitive predictors of prior victimization in community dwelling Chinese older adults. Study 3 examined the most promising factors again in a Canadian sample. The results here suggest that older adults in China who experience more socioemotional disturbance due to isolation may be at higher risk of victimization compared to their peers and compared to those in Canada. To better understand vulnerability, an objective scam detection task was designed for studies 4 and 5. Study 4 examined predictors of detection ability in older and younger adults and found a combined role of cognitive processing and accumulated knowledge after controlling for social and demographic factors. Study 5 used these findings to test a training with feedback paradigm to improve detection ability. Immediately after training, the intervention group performed significantly better than the control group, while the alternative education intervention group did not. However, the gains declined significantly by the three-week follow-up. Collectively, the findings support the need for age-based investigations of fraud vulnerability, the need for objective behavioural measures, and the possibility of knowledge-based interventions albeit with additional improvements.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».