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Enregistrement W2784311906 · doi:10.6000/1929-4409.2017.06.24

Foreign Burglars: Primary Results of an Interview Study with Arrested Offenders in Germany

2017· article· en· W2784311906 sur OpenAlexvenueno aff
Gina Rosa Wollinger, Nadine Jukschat

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccommodationStereotype (UML)CriminologyNarrativePoliticsQualitative researchPsychologyPolitical scienceSociologySocial psychologyLawSocial scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given that the domestic burglary rate in Germany has been on the rise for years, there is currently a huge debate in political arenas and in the media concerning the offenders—especially foreign offenders. However, there is little specific research on burglars, particularly foreign burglars. This paper reports on the main results of a qualitative interview study with convicted foreign offenders in Germany. We conducted 30 narrative-biographical interviews with offenders from 15 different countries. The findings suggest the stereotype of foreign burglars in high-crime gangs is too one-dimensional. Moreover, there is a large range of different motives, biographical backgrounds, and modi operandi. Further, results show that specific circumstances in Germany support the behavior of foreign criminal, such as accommodation possibilities from contacts already living in Germany, or the availability of local fences (i.e. receivers of stolen goods).

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,388
Score d'incertitude au seuil0,398

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,257 · 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'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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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