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Enregistrement W3105738496 · doi:10.6000/1929-4409.2020.09.75

The Current State of Transnational Organized Crime

2020· article· en· W3105738496 sur OpenAlexvenueno aff
Vladimir Golubovskii, Mikhail Fedorovich Kostyuk, Elena Kunts

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime, Illicit Activities, and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislatureLaw enforcementNoveltyCriminal lawOrganised crimeEnforcementEmpirical researchPolitical scienceGovernment (linguistics)Criminal investigationScope (computer science)BusinessPublic relationsLawComputer sciencePsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper indicates that criminal groups may differ in terms of size, the scope of operations, types of activities, territorial range, relations with authorities and management, internal organization, and the set of means and methods used to promote their criminal activities and to guard against measures taken by the Government and law enforcement bodies. When national, historical, and cultural differences are taken into account, the diversity of criminal organizations becomes even more evident, while prevention and suppression pose even greater challenges for law enforcement agencies, especially in countries where these organizations are active in their illegal activities. The study is aimed at analyzing national-level legislative measures that may be efficient about one type of organized criminal group, but may not be appropriate for other types. To solve the problems formulated, a complex methodology will be required, combining empirical studies of specific facts and a fundamental theoretical understanding of the conceptual foundations of the problem posed. The results of the analysis made it possible to theoretically substantiate the increased social danger of transnational organized criminal groups, which entails the adoption of appropriate legislative measures. Identifying the latency level of transnational crimes will make it possible to assess the efficiency of the existing sets of measures against it, as well as to formulate recommendations on improving the system of legislative measures to prevent the activities of transnational criminal organizations. A gap in the study can be attributed to the insufficient amount of statistical information on the analyzed crime. The novelty of the research lies in the comprehensive analysis of the current state of transnational organized crime.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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