Notice bibliographique
Résumé
This study aims at investigating characteristics of prisoners who are guilty of crimes such as manslaughter and battery. 5700 Iranian prisoners are grouped based on their social statuses in terms of their educational level, sex ratio, marital status, and occupational status. In order to carry out the study, available documents and characteristics of prisoners are used. Analysis of the quantitative data indicates that characteristics of prisoners are congruent with their committed crimes. In fact, social statues of prisoners have serious influence on their behaviors or misbehaviors. As well, women hardly commit such crimes. The reasons behind this case may be due to their religion or culture. Iranian women do stick to their faith, religion and Islamic culture. Generally, a possible explanation for these crimes may be the lack of knowledge, cognizance or education. Education as a correctional system is the development of the abilities of the mind (learning to know and to control) and reduces crime rates. Crime is a part of human society; thus, finding solutions to its complete destruction is urgent. According to Lochner and Moretti (2003), although education raises some costs, it decreases crime rates, makes persons patient, and shows the better ways. Education also changes the minds, opens the eyes, and makes better lives. On the other hand, punishment scarcely acts as a deterrent. In summary, killing of a human being is forbidden (Haram) in Islam and saving one person means saving the whole society. But it is necessary to analyze characteristics of offenders to stop such crimes in the society. More importantly, art of research and development of related information decrease the crime rates in the country.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».