Notice bibliographique
Résumé
In the past few months, widely televised tragedies in France, Germany, and Switzerland have spurred politicians to introduce changes in their countries' already strict laws to make them even more restrictive. Perhaps you remember the headlines? A depressed student in Germany ran amok and killed several people in his school after he'd been expelled. In both France and Switzerland, angry individuals have stormed into local councils and began shooting legislators indiscriminately. This is not a new story. We've seen this show before. First, there is a horrible event, say a disturbed student shoots people in a school, or a maniac goes on a rampage in a public place. Media coverage is intense for a few weeks. Experts on television wring their hands in concern about the danger of gun violence. Then the government feels it must do something to protect the public, so the police are given sweeping new powers, or new restrictions are introduced on owning firearms. Afterwards, the media rush off on a new story, and the public forgets. Later, there is another tragedy somewhere else, and the process starts all over again. Does this sound familiar? It should. This has been the pattern followed by virtually every law that has been introduced in the twentieth century around the world. In the 1990s, we’ve seen this drama on television from Australia, Great Britain, the United States, not to mention Canada, as well other countries. It's time to pause and ask a few basic questions. If laws work to prevent criminal violence, why do these events keep occurring? And not just in places where the laws are comparatively lax, but in countries where it is all but impossible for an average person to own a handgun. Guns are banned in schools. How could attacks happen in gun free zones such as schools? This paper is adapted from the Sixth Annual Civitas Conference in Vancouver, British Columbia held April 26 though 28, 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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».