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Enregistrement W3125918342 · doi:10.1111/caje.12204

Crime, apprehension and clearance rates: Panel data evidence from Canadian provinces

2016· article· en· W3125918342 sur OpenAlexaffvenueabout
Philip A. Curry, Anindya Sen, George Orlov

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApprehensionCommitProperty crimePanel dataCrime rateEconomicsEconometricsDemographic economicsPsychologyCriminologyViolent crimeComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Becker model of crime establishes the importance of the probability of apprehension as a key factor in a rational individual's decision to commit a crime. In this respect, most empirical studies based on US data have relied on variation in the number of police officers to estimate the impact of the probability of apprehension or capture. We measure the probability of apprehension by clearance rates and study their effects on crime rates, employing a panel of Canadian provinces from 1986 to 2005. OLS, GMM, GLS and IV estimates yield statistically significant elasticities of clearance rates, ranging from −0.2 to −0.4 for violent crimes and from −0.5 to −0.6 for property crimes. These findings reflect the importance of police force crime‐solving productivity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,698
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,392
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,112 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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