Notice bibliographique
Résumé
The present chapter seeks to link two of the central facts concerning victimization by crime in the Western world. The first is that the burden of crime is borne very unequally across areas and within areas across households and individuals (Tseloni et al., 2010). The second is that there has been a very substantial cross-national drop in crime as captured by victimization surveys (van Dijk et al., 2007) (Farrell et al., 2010). The authors seek to establish whether the crime drop has resulted in a more or less equitable distribution of crime across households. Inequality of victimization challenges distributive justice. Harms as well as goods should be distributed equitably. Changes in inequality would suggest whether we should regard the crime drop as unequivocally benign (inequality reducing or neutral) or have reservations about its benefits (inequality increasing). The possible outcomes of the analysis have differing implications for criminal justice in general and policing in particular. There is already evidence that policing concentration at least in England and Wales is not proportionate to the presenting crime problem (Ross & Pease, 2008), and reasons have been suggested for this, the writers’ favoured account being labelled the “winter in Florida, summer in Alaska” paradox (Townsley & Pease, 2002).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».