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Enregistrement W2099338591 · doi:10.1177/1043986210377105

Assessing Vulnerable and Strategic Positions in a Criminal Network

2010· article· en· W2099338591 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Contemporary Criminal Justice · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime, Illicit Activities, and Governance
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBetweenness centralityCentralityLaw enforcementReputationLeverage (statistics)CriminologyEnforcementScope (computer science)Computer securityBusinessPolitical scienceLawPsychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study focuses on individual positioning within an illegal drug distribution network surrounding a reputed criminal organization (the Quebec Hells Angels). The aim is to distinguish between participants who were positioned vulnerably and/or strategically during a period when the network was targeted by an intensive law-enforcement investigation. Two centrality measures are used throughout the analysis. Degree centrality accounts for the number of direct contacts surrounding a participant. Betweenness centrality accounts for a participant’s brokerage leverage by measuring the scope of indirect relationships that s/he mediates. The final results reveal how differential positions in the network influence the judicial outcomes (arrests) within the case. Participants with high degree centrality were more likely to be arrested. Participants with high betweenness centrality were less likely to be arrested. Most importantly for law-enforcement concerns, those participants with high brokerage level were less likely to be members of the Hells Angels, thus suggesting that targeting strategies must take consider the patterns that represent an offender’s network at any given time, rather than simply focusing on an offender’s status and reputation within a criminal organization.

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 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)0,002
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 enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil0,582

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,278 · 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