Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 découle