Preliminary insights and analysis into weapon enabled sexual offenders
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Weapon use is recognised as a key crime concern in England and Wales but has received relatively little focused research. The purpose of this paper is to examine weapon use by sexual offenders to develop new insights relevant for a police audience. Specifically, to examine the prevalence of weapons within sexual offenders and explore the differences between weapon and non-weapon enabled offenders on a range of characteristics. Design/methodology/approach – A sample of 1,618 single, stranger, solved, serious sexual assaults were provided by the Serious Crime Analysis Section of the Serious Organised Crime Agency. In all, 20 per cent of offenders were weapon enabled. Findings – There were almost no demographic differences between weapon enabled and non-weapon enabled offenders. In terms of the offence itself, there were many significant differences between the groups in terms of precautions used, victim involvement, injury, attack behaviours, victim approach and attack location. Further multivariate analysis revealed aspects of the offence that were associated with weapon use; these are broadly discussed within themes of violence and evidence of planning. Originality/value – The authors argue that an examination of weapon use is valuable in illustrating how offenders differ in their offence and provide insights for the investigation of such crime.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».