Canadian Firearms Legislation and Effects on Homicide 1974 to 2008
Notice bibliographique
Résumé
Canada has implemented legislation covering all firearms since 1977 and presents a model to examine incremental firearms control. The effect of legislation on homicide by firearm and the subcategory, spousal homicide is controversial and has not been well studied to date. Legislative effects on homicide and spousal homicide were analyzed using data obtained from Statistics Canada from 1974 to 2008. Three statistical methods were applied to search for any associated effects of firearms legislation. Interrupted time series regression, ARIMA, and Joinpoint analysis were performed. No significant beneficial associations between firearms legislation and homicide or spousal homicide rates were found after the passage of three Acts by the Canadian Parliament: Bill C-51 (1977), C-17 (1991), and C-68 (1995). Nor were effects found after the implementation of licensing in 2001, and the registration of rifles and shotguns in 2003. After the passage of C-68, a decrease in the rate of the decline of homicide by firearm was found by interrupted regression. Joinpoint analysis also found an increasing trend in homicide by firearm rate post the enactment of the licensing portion of C-68. Other factors found to be associated with homicide rates were median age, unemployment, immigration rates, percent of population in low income bracket, Gini index of income equality, population per police officer, and incarceration rate. This study failed to demonstrate a beneficial association between legislation and firearm homicide rates between 1974 and 2008.
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 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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».