Exploring Places of Street Drug Dealing in a Downtown Area in Brazil: An Analysis of the Reliability of Google Street View in International Criminological Research
Notice bibliographique
Résumé
This study assesses the reliability of Google Street View (GSV) in auditing environmental features that help create hotbeds of drug dealing in Belo Horizonte, one of Brazil’s largest cities. Based on concepts of “crime generators” and “crime enablers,” a set of 40 items were selected using arrest data related to drug activities for the period between 2007 and 2011. These items served to develop a GSV data collection instrument used to observe features of 135 street segments that were identified as drug dealing hot spots in downtown Belo Horizonte. The study employs an intra-class correlation (ICC) statistics as a measure of reliability. The study showed mixed findings regarding agreement on some features among raters. One on hand, the observer’s lack of familiarity with the local culture and street dynamics may pose a challenge with regards to identifying environmental features. On the other hand, factors such as image quality, objects that obstruct the view, and the overlooking of addresses that are not officially registered also decrease the reliability of the instrument. We conclude that a combination of tools and strategies should be applied to make the use of GSV truly reliable in the field of international criminological research.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».