Notice bibliographique
Résumé
In 2015, in response to a rising problem of gun violence in the City of Wilmington, Delaware, and due to the urging of local public officials, the Centers for Disease Control and Prevention (CDC) conducted a groundbreaking study around the public health crisis and issued three recommendations on opportunities for prevention. The ideal solutions centered on the creation of a predictive analytic tool that would help social service providers determine who is most likely, based on a set of weighted risk factors, to engage in gun violence. As various entities started to lay the foundation for implementing the CDC's recommendations, they faced several hurdles directly related to this new technological solution. After careful consideration and thorough vetting, which was also recommended by the CDC, led by Governor Carney's Family Services Cabinet Council (FSCC), Delaware concluded two things: a tool of this nature presents ethical issues, and there are evidence-based strategies to identify those engaging or likely to engage in gun violence; and notwithstanding the ethical concerns surrounding the tool, Delaware lacked the technology infrastructure and staffing to develop such a tool. Ultimately, good collaboration (facilitated by Social Contract, a local consulting firm) through the FSCC fostered an alternate path forward in keeping with the spirit of the CDC's recommendations; while the CDC's recommendations were not precisely enacted, their contribution has led to investments and capacity building in Delaware to support individuals and families most proximal to the problem. Ultimately, convening stakeholders to fully examine an issue and ideate solutions with the most potential for impact resulted in two meaningful outcomes: (1) an innovative approach to ultimately reduce gun violence in the City of Wilmington through widespread collaboration of state services, developing meaningful relationships with those directly engaged in gun violence; and (2) the creation of a statewide data-sharing system that will help improve service delivery and outcomes for Delawareans in need.
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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 | 0,018 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».