Crime Seasonality across Multiple Jurisdictions in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Seasonal changes in crime have been documented since the mid-1800s, but no definitive consensus has been reached regarding universal annual patterns. Researchers also tend to focus on a single city over a particular time period, and, due to methodological differences, studies can often be difficult to compare. As such, this study investigates the seasonal fluctuations of crime across eight cities in British Columbia, Canada, between 2000 and 2006. Uniform Crime Report data, representing four crime types (assault, robbery, motor vehicle theft, and break and enter) were used in negative binomial or Poisson count models and regressed against trend, weather, and illumination variables. Results suggest that temperature changes impacted assault levels, few weather variables affected the occurrence of robberies, and fluctuations in property crime types were variable across the cities. Moreover, rain and snow had a deterrent effect on crime in cities that were not used to such weather conditions. These findings imply that (a) changes in weather patterns modify peoples’ routine activities and, in turn, influence when crime is committed; (b) universal crime seasonality patterns should not be assumed across all cities; and (c) crime seasonality should be studied at a disaggregate or crime-specific level.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».