More than an offender location tool: Geographic profiling and body deposition
Notice bibliographique
Résumé
In homicide cases, it is difficult to provide resolution for the bereaved or to obtain a successful criminal conviction of the guilty party when no body is found. Since the mid-nineteenth century, geographic and environmental patterns have been used to better understand the relationship between crime and its environment. Now known as geographic profiling, practitioners in this field amalgamate criminological, psychological, and geographical knowledge, as well as aspects of mathematics, statistics, and physics to identify spatial patterns associated with criminal behaviour as a means of locating anchor points of an offender (where they live, or work). The same techniques can also be used to locate the covert body deposition sites of their victims. This paper aims to (1) provide a brief summary of criminal behaviour and the environment and how understanding their relationship can be helpful to geographic profiling, (2) amalgamate the available literature on the application of geographic profiling in locating clandestine graves (as most documented uses are to locate offender residences), and (3) include a geographic profile of Ivan Milat, an Australian serial killer (officially) active from 1989 to 1992, demonstrating how geographic profiling techniques can help to identify additional victims and potential body deposition sites. The information in this review will be helpful to law enforcement and practitioners to improve missing persons investigations and searches for clandestine graves.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».