TRAJECTORIES OF CRIME AT PLACES: A LONGITUDINAL STUDY OF STREET SEGMENTS IN THE CITY OF SEATTLE*
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Studies of crime at micro places have generally relied on cross‐sectional data and reported the distributions of crime statistics over short periods of time. In this paper we use official crime data to examine the distribution of crime at street segments in Seattle, Washington, over a 14‐year period. We go beyond prior research in two ways. First, we view crime trends at places over a much longer period than other studies that have examined micro places. Second, we use group‐based trajectory analysis to uncover distinctive developmental trends in our data. Our findings support the view that micro places generally have stable concentrations of crime events over time. However, we also find that a relatively small proportion of places belong to groups with steeply rising or declining crime trajectories and that these places are primarily responsible for overall city trends in crime. These findings are particularly important given the more general decline in crime rates observed in Seattle and many other American cities in the 1990s. Our study suggests that the crime drop can be understood not as a general process that occurred across the city landscape but one that was generated in a relatively small group of micro places with strong declining crime trajectories over time.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle