MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2602150995 · doi:10.35502/jcswb.38

A quantitative study of Prince Albert’s crime/risk reduction approach to community safety

2017· article· en· W2602150995 sur OpenAlexafffundvenueabout
Murray John Sawatsky, Rick Ruddell, Nicholas A. Jones

Notice bibliographique

RevueJournal of Community Safety and Well-Being · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesUniversity of Regina
Mots-clésCrime preventionProperty crimeCommunity mobilizationCriminal justiceCriminologyEnforcementCrime controlLaw enforcementService (business)Economic JusticePolitical scienceBusinessViolent crimeSociologyLawMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Faced with escalating crime rates and increasing demands for services, the Prince Albert Police Service led a mobilization effort to implement a crime/risk reduction strategy called Community Mobilization Prince Albert (CMPA). This study examines the evolution of crime prevention practices from traditional police-based practices that rely on focused enforcement practices, to the emerging risk reduction model, wherein police-led partnerships with community agencies are developing responses to the unmet needs of individuals and families facing acutely elevated risk (AER). These community mobilization strategies have resonated with justice system stakeholders throughout Canada, diffusing throughout the nation in a relatively short period of time. This study examines the outcomes of these crime prevention efforts and their results on reducing crime and social disorder and the associated costs of crime to society, after implementation of CMPA in 2011. In order to evaluate the crime reduction efficacy of this approach, crime rates and the costs of crime were examined prior to the adoption of the mobilization efforts and afterwards. We find a statistically significant decrease in the rates of violent and property crimes after the introduction of the community mobilization approach, and the costs to society of these offences also decreased. Given those findings, a number of implications for policy, practice, and future research are identified.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,443
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,313 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Community Safety and Well-BeingMême sujetCrime Patterns and InterventionsTravaux en français237 207