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Enregistrement W2159758719 · doi:10.1177/1043986204263769

The Natural History of Neighborhood Violence

2004· article· en· W2159758719 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Contemporary Criminal Justice · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban, Neighborhood, and Segregation Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminologyJuvenile delinquencySalience (neuroscience)Poison controlPsychologyLife course approachDemographyDemographic economicsSocial psychologyDevelopmental psychologySociologyMedical emergencyMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Few studies have applied life course methods to understand the natural history of crime rates in neighborhoods or other small social areas. Recent research on neighborhood effects has produced evidence of small area variations in child development and maltreatment, teenage sexual behavior and childbearing, school dropout, home ownership, several indicia of health, suicide, drug use, and adolescent delinquency. However, fewer studies have examined neighborhood variation over time in rates of violence and injury. In this study, we estimate the effects of neighborhood disadvantage on cyclical and nonlinear patterns of violence in New York City from 1985 to 2000. The pattern of violence suggests a "slow epidemic," although with meaningful neighborhood differences in the onset, peak and decline of violence that vary according to neighborhood structure. Violence spreads and then contracts in a pattern similar to a contagious disease epidemic. Patterns of spread and change differ for gun violence compared to other forms of violence. The results illustrate the salience of a developmental perspective on neighborhoods, the unique conceptual meaning of gun violence, and the importance of modeling periods of decline as a unique phenomenon independent from the predictors of onset.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,252 · 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