Similarities in Homicide Trends in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
The decrease in the overall homicide rate in the United States during the latter 1990s has been explained in terms of changes in various factors such as the availability of guns, crack markets, and demographics. Although these are all plausible explanations, they do not explain why Canada has experienced similar declines in homicide rates during that same period. Homicides in Canada are qualitatively different from homicides in the United States, and thus changes in gun availability or crack markets are likely not behind the decrease in Canada’s homicide rate. However, changes in demographics might be one explanation behind Canada’s decreasing homicide rate. Analyses revealed that as in U.S. research findings, changes in demographics appear to account for roughly 14% of Canada’s decreasing homicide rate. Thus, although the homicides are qualitatively different from one another, demographics appear to account for similarly small proportions of the change in homicide rates in both countries. Although Canada has a much lower homicide rate than the United States, homicide trends are somewhat similar in both countries. Figure 1 shows the overall U.S. homicide rate and overall Canadian homicide rate from 1961 to 1999. In 1961, Canada’s homicide rate was 1.28 (per 100,000) whereas the U.S. homicide rate was 4.8 (per 100,000). Both countries saw increases in their homicide rates until about 1975. Throughout the 1980s, there were year-to-year fluctuations in both countries, but generally both countries saw increases in homicide rates from the mid to late 1980s until about
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».