Examining Micro-Level Homicide Patterns in Toronto, 1967 Through 2003
Notice bibliographique
Résumé
This article assesses the spatial distribution and developmental pattern of micro-level homicide clusters in Toronto between 1967 and 2003. The spatial unit of analysis is the street segment and is defined as the two block faces on both sides of a street between two intersections. Three time periods (1967 to 1979, 1980 to 1989, and 1990 to 2003) covering 1,671 homicides were pooled to ensure sufficient numbers for analysis. Given the qualitative strength of the dataset, a series of descriptive statistics and geospatial statistics are used. Toronto’s developmental homicide pattern is characterized by a dense concentration of single-homicide street segments within the downtown core between 1967 and 1989, with the mass dispersal of multi-homicide street segments across the city between 1990 and 2003. Single-homicide street segments accounted for 84% and 81% of homicides between 1967 and 1979 and 1980 and 1989, respectively. However, multi-homicide street segments tripled between 1990 and 2003, rising from 16% of homicides in the first time period to 45% in the third. This reflects a change in the character of homicides with drug and gang-related homicides increasing in the third time period.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».