Three-Dimensional Agent-Based Model and Simulation of a Burglar's Target Selection
Notice bibliographique
Résumé
Residential burglary has been one of the most active research topics in the study of crime. It is also one of the most common crime types and sometimes has a long-lasting impact on victims not only financially but also psychologically. In order to understand residential burglary, many methods have been used such as analyses of crime data and national crime survey data, interviews with incarcerated burglars (and active ones), and developing models and simulations. Recently agent-based modeling and simulation (ABMS) has widely become utilized to understand burglars' behaviours at an individual level. However, many studies have developed and simulated their burglar models and environments in two dimensions (2D). This paper presents realistic, three-dimensional (3D) models and simulations of a residential burglar and its virtual environment. By incorporating 3D aspects of the models and simulations, accurate microinteractions between the burglar and its environment can be simulated. The presented burglar model shows its target selection process based on wealth and layout cues. The benefits and limitations of the 3D ABMS approach are discussed. A few case studies show the validity of this approach and the possibility of its predictive and preventive use.
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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 | 0,000 | 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 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 ».