Gay Visibility and Disorganized and Strained Communities: A Community-Level Analysis of Anti-Gay Hate Crime in New York City
Notice bibliographique
Résumé
Recent years have seen increased attention to the problem of hate crime, including such crime motivated by anti-gay bias. Although there is a growing body of research regarding the context of hate crime offending, there is a relative dearth of work investigating the community-level context of anti-gay hate crime. The current study investigates the community-level determinants of anti-gay hate crime in New York City from 2006 to 2010, using data obtained from the New York Police Department (NYPD)'s Hate Crimes Task Force (HCTF), one of the nation's leading hate crime police units. Using a framework drawing on group conflict and criminological theories, the current study examines anti-gay hate crime as an outcome of gay visibility, social disorganization, and economic strain. It is hypothesized that greater gay visibility, as well as social disorganization and poor and worsening economic conditions over time will be associated with increases in anti-gay hate crime. Results show that gay demographics, measured by static visibility and increasing gay populations over time, are shown to consistently predict higher levels of anti-gay hate crime. Adding to the generally mixed findings on the role of economic conditions in explaining hate crime, this study also finds that anti-gay hate crime occurs in more disadvantaged communities and communities marked by poorer economic conditions. The findings show anti-gay hate crime to be an outcome of gay visibility, disadvantage, and poor economic conditions, indicating that anti-gay crime may be an angry response to the strains present in the community. The study concludes with a discussion of the findings and implications for policy makers and practitioners.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».