MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2146004537 · doi:10.1177/0093854808319955

Predictive Modeling in Hostage and Barricade Incidents

2008· article· en· W2146004537 sur OpenAlexaff
Patrick A. Michaud, Michel St‐Yves, Jean‐Pierre Guay

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSituational ethicsLogistic regressionPsychologyComputer securityMinor (academic)Recursive partitioningHuman factors and ergonomicsSituation awarenessPoison controlEngineeringSocial psychologyApplied psychologyComputer scienceOperations researchMedical emergencyLawPolitical scienceMedicineMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study examined 534 hostage and barricade incidents. Its objective was to present an integrated and formalized vision of current conceptualizations of critical incidents to optimize decision making. To this end, logistic regression and recursive partitioning models are presented and compared. In all, 18 distinct static and dynamic individual and situational factors were used to predict various outputs during this type of situation. Results highlight the importance of considering the origin of the emergency call and being barricaded in one's home in the assessment of perpetrator's propensity for violence, the fact that time is not always on the police's side during critical incidents, and the relatively minor importance of hostage taking in the general comprehension of these high-risk events.

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 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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,678

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCriminal Justice and BehaviorMême sujetCrime Patterns and InterventionsTravaux en français237 207