Bayesian Analysis of the Sudanese Immigrant Youth Crime Rates and the “Likelihood” of Committing Violent Offence than an Australian-Born
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a mixed method of inquiry into most of the public notions, shaping the Sudanese immigrant community’s perception Australia wide. Firstly, a qualitative review regarding two remarks by Australian public figures will be considered and analyzed; and secondly, Bayesian analysis (BA) will be considered to analyze the randomness of the crimes: BA, is a highly predictive methodological tool used in a wide range of applications. For example, in predicting of crimes based on prior occurrences of an offence or groups of offences. Thus, the Bayesian analysis considers the hypothesized relationship between ‘Ethnicity and Criminality’; the emphasis is on the recorded Crime figures involving immigrant youth of the Sudanese-born residing in the state of Victoria. The figures are drawn mainly from the Australian statistical agencies and media sources; the Australian Bureau of Statistics (ABS), media reports, community’s prison population (CPP) and the overall Sudanese immigrant population in Australia (SIPA); comparative considerations with the overall Australian population (APP) and the Australian-born prison population (ABPP) from the years 2006 to 2007 will be looked into. The study concludes by suggesting the policy implication of this findings and future research directions.
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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 | 0,008 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».