Risk Terrains of Illicit Drug Activities in Durham Region, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Street-level drug activities pose a serious problem for communities, and exploring the environmental context of drug crimes is one important aspect of the increasing problem in Canada. This study examined the urban backcloth of illicit drug activities in the Durham Region, Ontario. Drawing on the locations of 5,297 drug arrests between 2011and 2013, along with 6,291 surrounding physical features in the environment, the risk terrain modelling framework guided the analyses, which revealed that the risk of drug crimes varies by context and time. Similar to previous research in the United States and the Netherlands, the authors found that 11 out of 18 correlates were significantly associated with drug crimes. Unlike other study settings, the locations of alcohol sales and service did not predict the occurrence of drug crimes in the Durham Region. In addition, the risk clusters differed when the same correlates were modelled for incidents of each year separately. The models provided a valid prediction from one year to the next. Nearly 85% of all places with illicit drugs arrests in 2012 and 2013 overlapped with high-risk places of 2011 and 2012, respectively. The resulting risk map informs practitioners and policy makers on where to focus resources in the region.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».