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Enregistrement W2569659977 · doi:10.1177/0011128716686340

Familiar Gangsters: Gang Violence, Brotherhood, and the Media’s Fascination With a Crime Family

2017· article· en· W2569659977 sur OpenAlexaffabout
Kelsey Gushue, Chelsey Lee, Jason Gravel, Jennifer S. Wong

Notice bibliographique

RevueCrime & Delinquency · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminologyHuman factors and ergonomicsPsychologyPoison controlMedical emergencySociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Media reports can have a significant and lasting impact on public perceptions about crime and criminals. Jonathan, Jarrod, and Jamie Bacon gained notoriety in Vancouver through substantial media coverage for their involvement in gang-related shootings and criminal activity. The present study examines how the media have portrayed the Bacon brothers and their importance in the region’s gang scene. We examine all articles published in the area’s largest newspaper, the Vancouver Sun, mentioning the Bacon family between 2008 and 2015 ( N = 401). Specifically, we explore the media’s depiction of the Bacons through developing a thematic content analysis, with themes tested in a keyword analysis using a corpora comparison with a set of reference articles. We argue that the Bacon brothers’ family relationship, tumultuous gang alliances, and alleged involvement in Vancouver’s worst gang-related shooting led to the media overreporting and sensationalizing their criminal activity and prominence in the local gang landscape. In addition, we contend that the popular theme of crime families provided the media with a narrative that proved useful in a context where the police and the courts were simultaneously trying to adapt to the emerging reality of violent gang conflict.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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