A method to detect criminal organizations from police data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Definitional problems in the area of organized crime have traditionally led to measurement problems that trickle down the criminal justice system. This study quantifies the broad conception of organized crime in the Canadian legal context and examines the types of crimes in which criminal organizations (and organized criminals) are involved. To estimate incidents potentially related to organized crime, we combine police-reported data from Montreal, Canada, with the three components of organized crime as prescribed by the Criminal Code of Canada: size, offence severity and continuity. The strategy of combining models on a continuum, varying in co-offending unit size, as well as offence severity provides both restrictive and inclusive estimates, accounting for the main discrepancy dividing scholarly and policy assessments of organized crime. Results showed that from 2005 to 2009, the extent and severity of incidents potentially related to organized crime that emerged from the three family of models proposed varied, ranging from 184 to 2086 incidents. The models also showed variations in incident rates across crime classification types with most organized crime incidents attributed to property and violent offences. This study is one of the first to propose a set of methods to detect incidents potentially related to organized crime using police data and to illustrate the potential implications of restrictive and inclusive measures for estimating its prevalence.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle