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
The article deals with the spreading of criminal offenses in Ukraine in 2017. The purpose of the article is to reveal the crime topic in Ukraine as one of the most important problems of its further development as a European state. The author focuses on the place of Ukraine in the international ratings, such as the Global Index of the World, the Global Index to terrorism etc. Using statistical data from the State Statistics Service of Ukraine, the author has compiled a table of the level of criminal offenses by regions of Ukraine. Basing on the analysis of the table, the areas in which the crime in 2017 grew or decreased (in compressing with the previous year) is highlighted. The rating of areas for 2017 and 2016 was compiled and compared with each other. The article highlights the types of criminal offenses the number of which are the largest and the smallest in each area of Ukraine. The author presents the probable reasons that lead to the predominance of thefts, as well as grave and especially grave crimes over other types of crimes in the regions of Ukraine. Attention is paid to a criminal offense related to pimping. The areas in which in 2017 were recorded the cases of pimping are listed. The author of the article counted the number of crimes in the regions of Ukraine per 1000 people. Highlighted areas with the highest, average and lowest number of crimes per 1000 inhabitants. The author emphasizes that educated people leave the country for Europe, Canada, the United States, China and other countries, reducing the number of intellectuals who are less inclined to commit crimes. The article describes the main factors that determine the geographical differences of crime and the measures to prevent the increase of the number of criminal offenses in the regions of Ukraine is proposed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 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