Space–Time Clustering of Crime Events and Neighborhood Characteristics in Houston
Notice bibliographique
Résumé
Spatial–temporal interaction analysis is employed to identify repeat and near-repeat patterns of crime in time and space. Most research to date addresses burglary and shooting incidents. Using the Knox method for space–time interaction, this study analyzes crime data in 12 “super neighborhoods” located in Houston’s crime-heavy southwest quadrant to explore spatial–temporal clustering of three types of crime, namely, residential burglary, street robbery, and aggravated assault. The findings suggest that each type of crime event has a unique clustering signature. Residential burglaries show significant space–time clustering in a relatively longer time range (up to 90 days) and distance interval (up to 1.55 miles). In contrast, street robberies present significant clustering only up to 6 days and a quarter of a mile. For aggravated assault, the clusters of pairs occur within the interval of 7 days and within a little more than 1 mile of an initial assault. Examination of the socioeconomic characteristics of the neighborhoods indicates that crime events cluster more often in low income and racially/ethnically diverse neighborhoods. Significant spatial correlations of crime clusters are detected. The findings offer insight into potential suppression of crime events that are time and space correlated.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».