MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2123926528 · doi:10.1177/1057567711418501

Alliances, Conflicts, and Contradictions in Montreal’s Street Gang Landscape

2011· article· en· W2123926528 sur OpenAlexaffabout
Karine Descormiers, Carlo Morselli

Notice bibliographique

RevueInternational Criminal Justice Review · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensUniversité de MontréalSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRivalrySociologySuspectCriminologyOrder (exchange)Media studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study proposes an analytical framework for examining the network of street gangs in Montreal. The objectives are twofold. One aim is to describe the core features of Montreal gangs. The second aim is to examine the structure of social relations between these gangs. These analyses allow us to assess whether the city’s gang landscape is structured around popularized rivalries between the Crips and the Bloods. Data for this research were gathered during focus group interviews involving 20 youth gang members residing in the Centre jeunesse de Montreal–Institut universitaire, the city’s main youth correctional institution. These gang members identified a total of 35 active gangs in Montreal. The network does reveal a relational setting that supports the popular Crips versus Bloods rivalry, with intercoalition conflicts and intracoalition alliances accounting for the vast majority of intergang relations. However, the study also revealed some important exceptions to this popular outlook. Such exceptions must be taken into consideration in order to arrive at a more complete and nuanced understanding of Montreal’s street gang landscape. The authors suspect that the conflicts and contradictions that emerge in the Montreal scene are also relevant for other major North American cities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil0,877

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations60
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Criminal Justice ReviewMême sujetCrime Patterns and InterventionsTravaux en français237 207