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Enregistrement W3190652583 · doi:10.1108/jm2-10-2020-0268

Knowledge discovery in research on policing strategies: an overview of the past fifty years

2021· article· en· W3190652583 sur OpenAlexaboutno aff
Márcio Pereira Basílio, Valdecy Pereira, Max William Coelho Moreira de Oliveira

Notice bibliographique

RevueJournal of Modelling in Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusTheme (computing)Latent Dirichlet allocationPolitical scienceSociologyCriminologyPublic relationsLibrary scienceComputer scienceTopic modelLawWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The insecurity generated, today in various parts of the planet, by the various conflicts that arise in the violence in large cities, has motivated the academy to research the solutions and strategies adopted by local governments in the fight against crime. The volume of data generated by several universities over the past 50 years has increased exponentially. Consequently, researchers struggle to process essential data in today’s competitive world. The aim of this study is to explore and provide an overview of the studies carried out in the field of action to combat crime in different countries. Design/methodology/approach The Web of Science and Scopus databases were searched for publications from January 1945 to September 3, 2020 on the topic of policing strategies in titles, abstracts and keywords. References were analyzed using the R bibliometrix package, and abstracts were analyzed using latent Dirichlet allocation (LDA) with collapsed Gibbs sampling for topics related to policing and related subjects. Findings As a result of the research, this paper can assert that in the last 50 years, 3,361 authors have produced 2,085 documents on the theme of policing strategy and related subjects in 58 countries. Scientific production in this area grows at a rate of 5.10 per year. The USA is the leading country in publications with 42.58%, followed by the UK with 8.39% and Canada with 4.07%. As for journals, the highlight is Policing, Policing and Society and Police Quarterly , which account for more than 15.44% of all indexed literature. Regarding the authors, the highlight is Weisburd and Braga. As a result, the LDA grouped the latent words in the articles analyzed by themes studied and presented the list of articles by themes. The thematic map identifies the following themes as basic research subjects: community policing, problem-oriented policing, predictive policing, fear of crime and social control. Practical implications As the main implication between the combination of the bibliometric analysis method with the probabilistic topic modelling, is the emergence of a primordial step in the systematic literature review process, as this method allows to explore and group a large volume of data. Another practical implication that is intended is to provide the beginning researcher or any other reader with a panoramic view of the main authors who study the themes that impact police activity in any city in the world, which are the countries and reference centers of the study on the subject and, finally, the evolution of the main themes researched in the police area. Originality/value The value of these studies is summarized in the presentation of an overview on the theme in the last 50 years, offering the opportunity for other researchers to use this research as a starting point for other analyses.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0300,031
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,532
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,009 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineÉvaluation
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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