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Enregistrement W1545166822 · doi:10.1300/j031v14n02_04

Gerontological Perspectives on Crime and Nuisance

2002· article· en· W1545166822 sur OpenAlexaboutno aff
Paul Cozens, David Hillier, Gwyn Prescott

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging & Social Policy · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFear of crimeNuisancePerceptionCriminologyAutonomyBuilt environmentDignityTerritorialityPolitical scienceSocial psychologySociologyPsychologyLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the perceptions of the elderly in relation to crime and nuisance and the fear of crime associated with stereotypical British housing designs. Demographically, this diverse though highly urbanized group continues to grow; group members' observations, therefore, have increasing social relevance and political importance and are crucial for assessing and informing both current policy and the evolution of future policy initiatives. Crime Prevention Through Environmental Design (CPTED) has become popular once again in America, Australia, Canada, South Africa, as well as in Europe and Britain. A crucial dimension to this theory concerns the perception of "territoriality," "surveillance," and "image" within the design of the built environment derived from Newman's "Defensible Space" concepts (1973). This paper presents and discusses the ways in which the elderly associate crime and nuisance with a range of traditional housing designs. The findings strongly reinforce Newman's theory. The paper concludes that the design and, perhaps more importantly, the management of residential housing influence the perceived levels of crime, nuisance, and fear of crime, and the "defensible" qualities of each specific design. Such perceptions will arguably affect elderly people's ability to maintain their privacy, dignity, and autonomy, their physical and psychological well-being, and their social inclusion. Policy implications for housing the elderly safely within the community are reviewed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil0,734

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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