How Do Vegetation Density and Transportation Network Density Affect Crime across an Urban Central-Peripheral Gradient? A Case Study in Kitchener—Waterloo, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between vegetation, transportation networks, and crime has been under debate. Vegetation has been positively correlated with fear of crime; however, the actual correlation between vegetation and occurrences of crime is uncertain. Transportation networks have also been connected with crime occurrence but their impact on crime tends to vary over different circumstances. By conducting spatial analyses, this study explores the associations between crime and vegetation as well as transportation networks in Kitchener-Waterloo. Further, geographically weighted regression modeling and a dummy urban variable representing the urban center/other urban areas were employed to explore the associations across an urban central-peripheral gradient. Associations were analyzed for crimes against persons and crimes against property for four specific crime types (assaults, vehicle theft, sex offences, and drugs). Results suggest that vegetation has a reverse association with crimes against persons and crimes against property while transportation networks have a positive relationship with these two types of crime. Additionally, vegetation can be a deterrent to vehicle theft crime and drugs, while transportation networks can be a facilitator of drug-related crimes. Besides, these two associations appear stronger in the urban center compared to the urban periphery.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,006 |
| 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 ».