Identifying the appropriate spatial resolution for the analysis of crime patterns
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A key issue in the analysis of many spatial processes is the choice of an appropriate scale for the analysis. Smaller geographical units are generally preferable for the study of human phenomena because they are less likely to cause heterogeneous groups to be conflated. However, it can be harder to obtain data for small units and small-number problems can frustrate quantitative analysis. This research presents a new approach that can be used to estimate the most appropriate scale at which to aggregate point data to areas. DATA AND METHODS: The proposed method works by creating a number of regular grids with iteratively smaller cell sizes (increasing grid resolution) and estimating the similarity between two realisations of the point pattern at each resolution. The method is applied first to simulated point patterns and then to real publicly available crime data from the city of Vancouver, Canada. The crime types tested are residential burglary, commercial burglary, theft from vehicle and theft of bike. FINDINGS: The results provide evidence for the size of spatial unit that is the most appropriate for the different types of crime studied. Importantly, the results are dependent on both the number of events in the data and the degree of spatial clustering, so a single 'appropriate' scale is not identified. The method is nevertheless useful as a means of better estimating what spatial scale might be appropriate for a particular piece of analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».