Perfil da População Carcerária e Fatores Ensejadores da Criminalidade Sul-Tocantinense
Notice bibliographique
Résumé
A marginalização, a pobreza, a destruição da família, a carência na educação, o fato de muitos crimes serem, para o delinquente, economicamente compensativos, são fatores que têm contribuído para que muitos tocantinenses se enveredem nos caminhos da criminalidade. Neste contexto, este trabalho realizou levantamento socioeconômico da população presidiária da região sul do Estado do Tocantins, cumulado à investigação de prováveis fatores que tenham relação direta com o ingresso dos indivíduos supracitados na atividade delitiva. O estudo apresenta o perfil da referida população carcerária e aponta os elementos facilitadores, assim como possíveis fatores ensejadores da criminalidade. Também busca indicar caminhos possíveis ao aprofundamento do exame da gestão das políticas públicas, com enfoque na prevenção à criminalidade, na tentativa de determinar e minimizar os problemas sociais relacionados à violência. Conclui que a prevenção e a repressão são essenciais ao combate à criminalidade, desde que associadas a políticas públicas voltadas à preservação da família, à redução das desigualdades e de inibição dos fatores, que tornam o crime economicamente viável.
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.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».