Safer communities: investigating the international response to knife crime
Notice bibliographique
Résumé
Violent crime is a frequent occurrence in the UK, predominantly due to knives, with both urban and rural areas significantly impacted. Personal casework experience of the author has involved the forensic laboratory examination of bladed weapons from including murder, sexual offences, armed robberies, aggravated burglaries, wildlife crime, cold case reviews and terrorism offences. The September 2017 Crime Survey of England and Wales recorded 37,443 knife offences; a 21% annual rise impacting 38 of 44 police forces. This has a profound societal impact on the multi-agency response. Critically, the NHS (National Health Service) reported a 7% increase in emergency hospital admissions resulting from knife related injuries. Other countries have similar experiences. In particular 2 Commonwealth nations are of particular interest due to encountering the use of bladed weapons. In particular, Australia (knives reportedly the most used weapon) and Canada (stabbing is deemed the most frequent homicide method). The Winston Churchill Memorial Trust facilitates travel fellowships for British citizens to visit other countries to obtain new knowledge for pertinent issues for dissemination upon their return. This particular Fellowship project will involve vital research being undertaken to form best practices to assist UK knife crime investigations. It is intended that federal and state/province police forces, forensic science facilities and academic institutions will be approached within Australia and Canada for interaction with practitioners and researchers. An insight into laboratory procedures, crime scene processing, police strategies and novel research developments could aid the UK in its response. Ultimately, a dual legacy is envisioned, in firstly aiding detections and convictions, whilst, in future, by also preventing crimes and reducing injuries. This presentation may facilitate the sharing of best practice and will therefore be of interest to law enforcement agencies and Criminal Justice Systems around the world.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».