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Enregistrement W3047485198 · doi:10.1007/s10611-020-09910-5

A Man’s world? Comparing the structural positions of men and women in an organized criminal network

2020· article· en· W3047485198 sur OpenAlexaboutno aff
Tomáš Diviák, James A. Coutinho, Alex Stivala

Notice bibliographique

RevueCrime Law and Social Change · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime, Illicit Activities, and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaw enforcementCriminologyOrganised crimeCommissionPower (physics)Position (finance)EnforcementGender gapPolitical scienceSociologyLawBusinessDemographic economicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The crime gender gap is the difference between the levels of participation of men and women in crime, with men responsible for more crime than women. Recent evidence suggests that the crime gender gap is closing, both in crime in general and in organized crime. However, organized crime differs from other forms of criminal activity in that it entails an organizational structure of cooperation among offenders. Assessing whether the gender gap in organized crime is narrowing is not only about the overall levels of involvement of women, but about their roles and positions within the organized criminal structure, because the involvement of women does not mean that they are in influential positions, or that they have power or access to resources important for the commission of organized crime. This paper uses a social network approach to systematically compare the structural positions of men and women in an organized criminal network. We use a dataset collected by Canadian Law Enforcement consisting of 1390 individuals known or suspected to be involved in organized crime, 185 of whom are women. Our analysis provides evidence for an ongoing gender gap in organized crime, with women occupying structural positions that are generally associated with a lack of power. Overall, women are less present in the network, tend to collaborate with other women rather than with men, and are more often in the disadvantageous position of being connected by male intermediaries. Implications for theory and law enforcement practice are discussed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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