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Enregistrement W2500884543 · doi:10.4018/978-1-59904-591-7.ch019

Using Varieties of Simulation Modeling for Criminal Justice System Analysis

2008· book-chapter· en· W2500884543 sur OpenAlexaff
Azadeh Alimadad, Peter Borwein, Patricia L. Brantingham, P. Jeffrey Brantingham, Vahid Dabbaghian, Ron Ferguson, Ellen Fowler, Amir H. Ghaseminejad, Christopher Giles, Jenny Li, Nahanni Pollard, Alexander R. Rutherford, Alexa van der Waall

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2008
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminal justiceComputer scienceProcess (computing)Economic JusticeIdeal (ethics)Theory of criminal justiceModeling and simulationSystem dynamicsCriminologyManagement scienceComputer securityPolitical scienceEngineeringLawSimulationSociologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Criminal justice systems are complex. They are composed of several major subsystems, including the police, courts, and corrections, which are in turn composed of many minor subsystems. Predicting the response of a criminal justice system to change is often difficult. Mathematical modeling and computer simulation can serve as powerful tools for understanding and anticipating the behavior of a criminal justice system when something does change. The focus of this chapter is on three different approaches to modeling and simulating criminal justice systems: process modeling, discrete event simulation, and system dynamics. Recent advances in these modeling techniques combined with recent large increases in computing power make it an ideal time to explore their application to criminal justice systems. This chapter reviews these three approaches to modeling and simulation and presents examples of their application to the British Columbia criminal justice system in order to highlight their usefulness in exploring different types of “what-if” scenarios and policy proposals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,789

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,191
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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