Community crime prevention and crime watch groups as online private policing
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to examine the online communications, symbolism and imagery of 35 community crime prevention and crime watch groups across Canada to explore how these groups organize themselves and assess the resulting community actions. Design/methodology/approach Contributing to digital criminology, gathering data from open access platforms such as Facebook and online platforms such as websites, the authors analyse communications from community crime prevention and crime watch groups in 12 Canadian cities. The authors used qualitative content analysis to explore the types of posts to assess trends and patterns in types of ideas communicated and symbolized. Findings Whilst such groups bring the community together to help promote community safety, the groups may also encourage stereotyping, shaming and even vigilantism through misrepresenting the amount of crime occurring in the community and focusing on fear. The authors demonstrate how crime prevention becomes sidelined amongst most of the groups, and how intense crime reporting and the focus on fear derail actual community development. Research limitations/implications The current study is limited to two years of posts from each group under examination. Interviews with members of online community crime prevention and crime watch groups would provide insights into the lived experience of regular users and their reasons for interacting with the group. Practical implications Given some of the vigilante-style the actions of such groups, the authors would suggest these groups pose a governance problem for local governments. Originality/value Community crime prevention and crime watch groups are not a new phenomenon, but their activities are moving online in ways that deserve criminological research. The authors contribute to the field of digital criminology by researching how online communications shape community crime prevention organizations and how ideas about regulation of crime and social control circulate online. The authors also explain how this community crime prevention trend may contribute to issues of vigilantism and increased transgression.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».