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Enregistrement W3210919575 · doi:10.1111/jels.12336

Stay at home if you can: <scp>COVID</scp>‐19 stay‐at‐home guidelines and local crime

2022· article· en· W3210919575 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Empirical Legal Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Demographic economicsExploitPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Latin AmericansWork (physics)BusinessGeographyPolitical scienceEconomicsMedicineComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Government responses to the COVID‐19 pandemic had an unprecedented impact on mobility patterns with implications for public safety and crime dynamics in countries across the planet. This paper explores the effect of stay‐at‐home guidelines on thefts and robberies at the neighborhood level in a Latin American city. We exploit neighborhood heterogeneity in the ability of working adults to comply with stay‐at‐home recommendations and use difference‐in‐differences and event‐study designs to identify the causal effect of COVID‐19 mobility restrictions on the monthly number of thefts and robberies reported to police across neighborhoods in Montevideo (Uruguay) in 2020. Our results show that neighborhoods with a higher share of residents with work‐from‐home jobs experienced a larger reduction in reported thefts in relation to neighborhoods with a lower share of residents with work‐from‐home jobs. In contrast, both groups of neighborhoods experienced a similar reduction in the number of reported robberies. These findings cast light on opportunity structures for crime but also on how crime during the pandemic has disproportionately affected more vulnerable areas and households.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,266 · 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