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Enregistrement W2606463833 · doi:10.21202/2782-2923.2022.4.858-880

Guns for hire: North America’s intra-continental gun trafficking networks

2022· article· en· W2606463833 sur OpenAlexaffabout
Ch. Leuprecht, Andrew Aulthouse

Notice bibliographique

RevueRussian Journal of Economics and Law · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGun Ownership and Violence Research
Établissements canadiensQueen's UniversityRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommitOrganised crimeSocial network analysisNoveltyFunction (biology)Pairwise comparisonCentralityPolitical scienceComputer securityGeographyComputer scienceLawArtificial intelligenceEvolutionary biologyBiologySocial capital

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: to summarize and study the North America’s intra-continental gun trafficking networks. Methods: the work applies social network analysis (SNA) to understand structures, identify brokers and discover patterns in the way guns are being procured, transported across the border, and further distributed. Results: Since Canada adjoins the largest weapons market in the world, it is unsurprising that guns used to commit criminal acts in Canada largely originate in the United States. But how are such weapons transported across the border: by individual entrepreneurs, by small networks, or by sophisticated cartels? This article analyzes six cases that resulted in prosecutions of 40 Canadian and American citizens implicated in Canada-U.S. gun trafficking networks between 2007 and 2010. This study is a plausibility probe that applies social network analysis—investigating networks that come into existence by the creation of pairwise links among their members—to analyze global structures, identify brokers and their roles, and discover patterns in the way guns are being procured in the United States, transported across the border, and distributed in Canada. Scientific novelty : In the process, this study generates hypotheses about network structure and works towards modeling these networks functionally: Since guns are available legally in the United States, we expect to find a proliferation of relatively simple networks. In contrast, drugs, which are not as readily available, might require more sophisticated networks to be trafficked across the border. Results revealed that the trafficking network structures seem to be driven by function. When the objective of the network is mere rent-seeking, transborder trafficking networks for guns tend to be simple. By contrast, when the objective is to manage violence as a constituent element of a larger criminal organization and its activities, networks tend to be more sophisticated, although the gun trafficking networks remain simpler. Practical significance : the main provisions and conclusions of the article can be used in scientific, pedagogical and law enforcement activities when considering the issues related to the illegal firearms trafficking through the US and Canadian territories.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,613

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,254 · 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.

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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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