When Is a “War” a “Wave?” Two Approaches for the Detection of Waves in Gang Homicides
Notice bibliographique
Résumé
Gang violence and gang “wars” are often described as coming in waves, but little empirical work has been conducted to distinguish between actual “waves” of violence and the more common ups and downs that trends in homicides typically go through. We propose two approaches for the detection of waves of gang-related homicides in the Lower Mainland of British Columbia for a time period (2006–12) when these were considered to occur at a high rate: (1) the monthly waves approach, whereby monthly crime data are used to map the trends in gang-related violence, and (2) the micro-approach, whereby crime waves are detected by examining significant deviations from the mean number of days between homicides. The results show that four distinct monthly waves could be detected between 2006 and 2012, each capturing the peak moments of known gang conflicts. The micro-approach led to the discovery of 12 waves, allowing for a more sophisticated understanding of the trends in gang violence. While the identification of “trigger events” before the rise of a wave was relatively straightforward for the four monthly waves, not all 12 micro-waves could be associated with a clear trigger event using open source data. The two approaches should be used in complementarity for a meaningful and accurate understanding of trends in gang violence.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».