Hotspot formation and dynamics for a continuum model of urban crime
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Notice bibliographique
Résumé
The existence, stability, and dynamics of localized patterns of criminal activity are studied for the reaction–diffusion model of urban crime introduced by Short et al. ( Math. Models. Meth. Appl. Sci. 18 (Suppl.), (2008), 1249–1267). In the singularly perturbed limit of small diffusivity ratio, this model admits hotspot patterns, where criminal activity of high amplitude is localized within certain narrow spatial regions. By using a combination of asymptotic analysis and numerical path-following methods, hotspot equilibria are constructed on a finite 1-D domain and their bifurcation properties analysed as the diffusivity of criminals is varied. It is shown, both analytically and numerically, that new hotspots of criminal activity can be nucleated in low-crime regions with inconspicuous crime activity gradient when the spatial extent of these regions exceeds a critical threshold. These nucleations are referred to as “peak insertion” events, and for the steady-state problem, they occur near a saddle-node bifurcation point characterizing hotspot equilibria. For the time-dependent problem, a differential algebraic (DAE) system characterizing the slow dynamics of a collection of hotspots is derived, and the results compared favourably with full numerical simulations of the PDE system. The asymptotic theory to construct hotspot equilibria, and to derive the differential algebraic system for quasi-steady patterns, is based on the resolution of a triple-deck structure near the core of each hotspot and the identification of so-called switchback terms.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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