Armed burglary: a marker for extreme instrumental violence
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Most burglaries are property offenses yet some offenders perpetrate burglary for the purpose of violent instrumental crimes. Sexual burglars are distinct from non-sexual burglars because the former seek to rape or sexually abuse victims within the homes they burgle whereas the latter seek theft and material gain. It is unclear to what degree burglars who are armed with firearms or knives represent a type of sexual burglar, or perhaps a more severe type of offender who enters homes not merely to rape a victim, but to perhaps murder them as well. The paper aims to discuss these issues. Design/methodology/approach Drawing on data from 790 felons in Florida, t -test and negative binomial regression models were used to compare armed burglars to offenders who were not convicted of armed burglary. Findings Compared to offenders not convicted of armed burglary, armed burglars were involved in significantly more instrumental crimes of violence including first-degree murder, kidnapping, armed rape, armed robbery and assault with intent to murder. Armed burglary may be a marker of extreme instrumental violent offending and warrants further study. Originality/value To the authors’ knowledge, this is among the first studies of armed burglary offenders and adds understanding to the heterogeneity of burglary offenders and their criminal careers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».