The Spatial-Temporal Pattern of Policing Following a Drug Policy Reform: Triangulating Self-Reported Arrests With Official Crime Statistics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2009, Mexico enacted a drug policy reform (Narcomenudeo) designed to divert persons possessing small amounts of illicit drugs to treatment rather than incarceration. To assess reform impact, this study examines the spatial-temporal trends of drug-related policing in Tijuana, Mexico post-enactment. METHOD: Location of self-reported arrests (N = 1,160) among a prospective, community-recruited cohort of people who inject drugs (PWID) in Tijuana (N = 552) was mapped across city neighborhoods. Official police reports detailing drug-related arrests was triangulated with PWID self-reported arrests. Exploratory spatial data analysis examined the distribution of arrests and spatial association between both datasets across three successive years, 2011-2013. RESULTS: In 2011, over half of PWID reported being detained but not officially charged with a criminal offense; in 2013, 90% of arrests led to criminal charges. Official drug-related arrests increased by 67.8% (p <.01) from 2011 to 2013 despite overall arrest rates remaining stable throughout Tijuana. For each successive year, we identified a high degree of spatial association between the location of self-reported and official arrests (p <.05). CONCLUSION: Two independent data sources suggest that intensity of drug law enforcement had risen in Tijuana despite the promulgation of a public health-oriented drug policy reform. The highest concentrations of arrests were in areas traditionally characterized by higher rates of drug crime. High correlation between self-reported and official arrest data underscores opportunities for future research on the role of policing as a structural determinant of public health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».