The use of geographic information systems to study repeat victims of domestic abuse in the Waterloo region of Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The importance of repeat victims as an effective target for crime prevention measures has been widely recognised. Many have studied repeat victims of property crimes, but few have studied repeat victims of personal crimes and their spatial distribution. This study used 1996 and 1997 crime data from the Waterloo Regional Police Service (WRPS) in Ontario, Canada and focused specifically on domestic-abuse-related crimes and repeat victims of those crimes. Various methods of mapping and analysis were used to better understand the spatial distribution of those crimes and vulnerability of the victims. Standardised crime rates and crime density were calculated. Thematic and dasymetric mapping were used to visualize the crime data. A hot spot analysis was performed as well as correlation analyses of the crime data with selected socio-economic characteristics. Problems relating to the geocoding, denominators used in calculations, small area of some spatial units, data representation, and ecological fallacy were documented. The different mapping and analysis methods used identified similar anticipated trends in the data. The various techniques consistently highlighted the city centres as pockets of high domestic-abuse-related crime activity. There were also pockets outside those areas, anomalies that resulted from data and denominator problems, and likely other problems that should be further explored in future research. The trends uncovered are however more reflective of the police data than they are of the reality of domestic abuse. The bias found in the data limits the type of analysis it can support. Nonetheless significant findings resulted from this study, and recommendations were made on how to minimize the bias in the data and still be able to extract valuable information. Domestic abuse is a widespread problem, even more so than it appears as available data is not complete. Prevention efforts should therefore be geared to the general population to raise awareness of the problem and of the resources available to victims for help.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».