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Enregistrement W4206481476 · doi:10.53689/pys.v21i2.146

Lecciones canadienses en prevención de la criminalidad

2007· article· es· W4206481476 sur OpenAlexaboutno aff
Franz Vanderschueren

Notice bibliographique

RevuePersona y Sociedad · 2007
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Penology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este artículo describe y analiza, a partir de una observación directa, algunas políticas urbanas innovadoras vigentes en materia de seguridad en Canadá. Se ha focalizado en la experiencia de Vancouver para los problemas relacionados con el abuso y tráfico de drogas; en Toronto, Ottawa y la región de Waterloo (Ontario) para lo que concierne a la prevención de la criminalidad, y en la policía de Montreal para las reformas policiales. Para el análisis se han seleccionado las prácticas de prevención comunitarias sustentables, es decir, aquellas que involucran a los miembros de la comunidad en su diseño e implementación en forma proactiva e integral y que apuntan a un grado de institucionalización sostenible en el ámbito municipal. El carácter innovador de estas prácticas se refiere a la capacidad real de abordar un problema que habitualmente constituye una limitación para la implementación de una política de seguridad y de prevención. El texto evidencia que estas políticas urbanas han sido posibles gracias a una descentralización de parte del gobierno federal, que se apoya en una visión de la cohesión nacional que respalda la prevención basada en el desarrollo social y no en medidas penales. A partir de este análisis el artículo muestra algunos aspectos relevantes a considerar en el momento de querer poner en ejecución estas prácticas en el contexto institucional y social chileno. En particular se subrayan los aspectos referidos al marco institucional, la formulación de consenso sociopolítico, las características y el rol de la sociedad civil y el modelo policial.

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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,378
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,362 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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