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Enregistrement W2163922830 · doi:10.1002/jip.1388

Advancement of Criminal Profiling Methods in Faceted Multidimensional Analysis

2012· article· en· W2163922830 sur OpenAlexaff
Alasdair M. Goodwill, Skye Stephens, Sandra Oziel, Shankari Sharma, Jared C. Allen, Nicola Bowes, Robert Lehmann

Notice bibliographique

RevueJournal of Investigative Psychology and Offender Profiling · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOffender profilingFacet (psychology)PsychologyProfiling (computer programming)GoodwillCrime sceneCentroidLogistic regressionSocial psychologyCriminologyArtificial intelligenceComputer scienceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The current study seeks to advance the faceted multidimensional scaling (termed FMDS) procedure used in much of the investigative psychology research. To this end, recent research on street robbery by Goodwill and colleagues will be utilised to illustrate the effectiveness of a facet scale method for offender profiling. Four FMDS themes of street robbery (Con, Blitz, Confrontation and Snatch) were revealed by the crossing of two underlying axial facets: the offenders' level of violence and interaction with the victim. The facet scale method, utilising offenders' axial facet scores, was compared to previous count, proportional and centroid classification methods in the prediction of offender criminal histories. Utilising logistic regression and receiver operating characteristic analyses, the axial facet scale method was found to significantly outperform the qualitatively based dominant theme classification methods that typically employ angular and radial facets for FMDS interpretation. Implications for the use of axial facet scales within FMDS analysis for offender profiling research are discussed. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
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 savante0,0000,000
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 Opus0,204
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations19
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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