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Enregistrement W2890106829 · doi:10.1093/acrefore/9780190264079.013.8

Crime Pattern Theory

2021· reference-entry· en· W2890106829 sur OpenAlexaff
Paul Brantingham, Patricia L. Brantingham

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Criminology and Criminal Justice · 2021
Typereference-entry
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminologyEveryday lifeCrime preventionSpace (punctuation)PopulationGeographyHuman settlementSocial spaceSocioeconomic statusSociologyPolitical scienceComputer scienceDemographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A broad understanding of crime requires explanations for both the origins of individual and group criminal propensity and when and where criminal events occur. Crime pattern theory provides explanations for the variation in the distribution of criminal events in space and time given a range of different propensities. In the organization of their everyday lives, both occasional and persistent criminals spend most of their time engaged in the same legitimate everyday activities as everyone else. The location of criminal events in space–time are shaped by these everyday activities and the specific criminal’s activity. Occasional and persistent offenders develop activity spaces and awareness spaces. The shape and dynamics of these spaces is influenced by the structures of human settlements that channel and limit movement patterns in time and space. These structures include the built environments and the socioeconomic and cultural environments in which people live, work, or go to school, and in which they spend their social, entertainment, and shopping time. Crime pattern theory utilizes the major components of the built and social environment—activity nodes, paths between nodes, neighborhoods and neighborhood edges, and the socioeconomic backcloth—in conjunction with the routine movements of the population in general to understand crime generator and crime attractor locations and the formation of repeat areas of offending for individuals and groups of offenders as well as more aggregate crime hot spots and cold spots. This information is translated into a geometry of crime that describes the journeys to crime by individual criminal offenders and groups of offenders and their victims or targets. Crime pattern theory explains the process of criminal target search, suggests strategies for crime reduction, and describes potential displacements of criminal events in space and time following changes in the suitability of targets or target locations at particular places and specific times.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,004

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations147
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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