Analyzing Hotspots of Crime Using a<scp>B</scp>ayesian Spatiotemporal Modeling Approach: A Case Study of Violent Crime in the<scp>G</scp>reater<scp>T</scp>oronto<scp>A</scp>rea
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Conventional methods used to identify crime hotspots at the small‐area scale are frequentist and employ data for one time period. Methodologically, these approaches are limited by an inability to overcome the small number problem, which occurs in spatiotemporal analysis at the small‐area level when crime and population counts for areas are low. The small number problem may lead to unstable risk estimates and unreliable results. Also, conventional approaches use only one data observation per area, providing limited information about the temporal processes influencing hotspots and how law enforcement resources should be allocated to manage crime change. Examining violent crime in the R egional M unicipality of Y ork, O ntario, for 2006 and 2007, this research illustrates a B ayesian spatiotemporal modeling approach that analyzes crime trend and identifies hotspots while addressing the small number problem and overcoming limitations of conventional frequentist methods. Specifically, this research tests for an overall trend of violent crime for the study region, determines area‐specific violent crime trends for small‐area units, and identifies hotspots based on crime trend from 2006 to 2007. Overall violent crime trend was found to be insignificant despite increasing area‐specific trends in the north and decreasing area‐specific trends in the southeast. Posterior probabilities of area‐specific trends greater than zero were mapped to identify hotspots, highlighting hotspots in the north of the study region. We discuss the conceptual differences between this B ayesian spatiotemporal method and conventional frequentist approaches as well as the effectiveness of this B ayesian spatiotemporal approach for identifying hotspots from a law enforcement perspective.
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.
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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle