Exploring ‘near’: Characterizing the spatial extent of drinking place influence on crime
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
The important role of facilities in understanding crime patterns is widely recognized. Studies have demonstrated a connection between the presence of facilities such as bars, parks, schools and fast food restaurants and higher crime rates. Typically, these studies use a single distance threshold. Areas within the threshold are assumed to be related to the facility and those outside the threshold unrelated. But the choice of threshold in each study is usually an ad hoc decision based on the expertise of the researcher. Until recently, there has been no systematic evaluation of the methodology used to define those thresholds. This paper evaluates two methods for determining an empirically-based answer to the question ‘How close is “near”?’ The results of an example analysis testing the association of drinking places and crime in Seattle, Washington are reported. The two most common facility-based measures, Euclidean distance buffers and Street distance buffers are compared across two levels of aggregation and 18 separate distances. Findings indicate the geographic extent of increased crime around drinking places varies based on the type of buffer (Euclidean vs. Street distance) and the width of the distance bands (street block vs. 402 meter (quarter mile) increments). The geographic extent of the influence of drinking places on crime is best captured by street distance measures across street block distances (122 meter bands). Implications of these findings for theory and practice are discussed.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle