Notice bibliographique
Résumé
This chapter was written for a workshop whose stated topic was criminal behavior . Crime and criminals have been with us always. The idea of criminal behavior has not. In an unproblematic sense of the words, you can engage in criminal behavior without committing a crime. The burglar assembles the tools of his trade and sets out, mask in hand – criminal behavior, we'd unreflectively say – but he falls into bad company on the way, drinks too much, and becomes too drowsy to burgle the mansion. But, of course, that is not what is meant when talk of crime is replaced by a discussion of criminal behavior. We are supposed to think of a tendency or disposition to behave in a certain way. Crimes, we are to imagine, are committed not just (tautologically) by people who behave in a criminal way but by those with a propensity for criminal behavior. In simple statistical modeling, we find the expression “criminal behavior” meaning no more than criminal acts – offences against the criminal law – of any type: embezzlement, burglary, assault, rape, murder, bank card fraud (e.g., Rowe, Osgood, and Nicewander 1990). In that literature it appears that “acts” could be substituted for “behavior” without change of intended meaning. (My burglar who fell asleep before committing an offence did not engage in criminal behavior.) But in sociological, psychological, and genetic work, the word “behavior” is treated more seriously. Most often violent criminal behavior is in view, and not, for example, bank card fraud.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».