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Enregistrement W2730428114 · doi:10.35502/jcswb.40

Taking the Pulse: perceptions of crime trends and community safety and support for crime control methods in the Canadian Prairies

2017· article· en· W2730428114 sur OpenAlexaffvenueabout
Ian V. McPhail, Mark E. Olver, Carolyn Brooks

Notice bibliographique

RevueJournal of Community Safety and Well-Being · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPunishment (psychology)Punitive damagesPreferenceCrime preventionPerceptionPsychologyFear of crimeCriminologySocial psychologyPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study analyzed crime survey data extracted from the 2012 Saskatchewan Taking the Pulse survey on a sample of 1,700 adult Saskatchewan residents. The focus was on examining perceptions of crime trends, perceived effectiveness of various methods for controlling crime, and their sociodemographic correlates. The majority of survey respondents perceived crime in general to be on the rise (37%) or to have not changed at all (48%) over the last three years. Individuals who perceived crime to have decreased were significantly more likely to support alternatives to punishment as effective methods for reducing crime, while individuals who perceived crime to be on the rise were twice as likely to support the use of punitive methods. Perceptions of community safety were unrelated to preference for one crime reduction method over another. Education level was inversely related to crime trend perceptions (r = -.14) and preference for punitive methods to reduce crime (r = -.20). Finally, the results of logistic regression indicated higher levels of education, higher income, and perceptions of crime decreasing were all uniquely associated with a preference for alternatives to punishment in reducing crime. In these analyses, younger age was predictive of a preference for alternatives in reducing youth crime, while urban residential setting was associated with a preference for alternatives to punishment in reducing crime in general.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,359 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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