The Institute of Staff Criminologists (Criminal Analysts): Foreign Experience and Prospects of Its Introduction in the System of Crime Prevention in the Russian Federation
Notice bibliographique
Résumé
The authors examine the possibilities of the criminological analysis of criminal situation and show the value of using modern information systems to analyze and predict crimes for the improvement of the crime prevention work of internal affairs’ bodies. They study the analytical methods that make crime prevention more productive and the key software used for criminal analysis. The article presents the results of studying the work of criminal analysts in various legal systems (the UK, the USA, Canada, South Korea, New Zealand). It contains the data of an experts’ survey conducted in June 2017. The experts were 100 employees of investigation departments, centers of counteracting extremism, economic security and corruption counteraction, employees of organization and analytical departments of the Chief Directorate of Russian Ministry of the Interior in Moscow and Moscow Region. The analysis of the work of criminal analysts in other countries and the results of the survey of experts from law enforcement bodies are used to determine the prospects of introducing the institute of staff criminologists in the crime prevention system of the Russian Federation, to develop an algorithm of criminological support in Russian internal affairs’ bodies and to outline the prospective spheres of work for staff criminologists (criminal analysts). The authors conclude that the effectiveness of the work of Russian internal affairs’ bodies on the prevention, suppression and detection of crimes could be considerably improved through the introduction of modern means and methods of criminal analysis that are currently actively used by the police of some countries. They present a conceptually new approach to the criminological support of the work of internal affairs’ bodies based on the cumulative analysis of the current legislative base of the Russian Federation, the existing theoretical approaches and the experience of organizing the work of criminal analysts in other countries. The authors express their confidence that quality and professional work of using means and methods of crime prediction could help optimize the use of available resources and authority of law enforcement bodies and, consequently, either reduce the costs of law enforcement or use the available budgets more effectively.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».