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Enregistrement W2808633324

Cold Careers and Occupational Hazards: The Occupational Preferences of Canadian Serial Killers

2018· article· en· W2808633324 sur OpenAlexaboutno aff
Christina E. Ledezma

Notice bibliographique

RevueScholarWorks - GVSU (Grand Valley State University) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime, Deviance, and Social Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental healthPsychologyMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Serial killing is a dark and complex phenomenon. As researchers have begun to recognize that serial killing exists and interacts within a broad modern context, how these factors affect its occurrence has received more attention. This includes serial killers’ occupational preferences and the influence that occupations have on their offending. However, studies on serial killers’ occupational preferences have been limited to the United States and the United Kingdom. This thesis sought to classify the occupational preferences of 36 Canadian serial killers and subsequently analyze how these occupations may have influenced their offending, both instrumentally and psychologically. According to Canada’s 2016 National Occupational Classification, Canadian serial killers preferred occupations in “Management occupations,” “Sales and services occupations,” and “Trades, transports and equipment operators and related occupations.” Using content analysis on biographical cases of Canadian serial killers, it was proposed that these work environments were the most preferred since they contained occupational elements advantageous for their offending. Specifically, the freedom of movements—typically through a vehicle—the lack of supervision, and the provision of solitude. Hence, Canadian serial killers’ offending was shown to be influenced by a lesser-known contemporary lifestyle factor: occupation. This thesis adds to the greatly under-developed literature on serial killers’ occupational preferences and encourages further exploration for both research and application.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,236 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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