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.
Notice bibliographique
Résumé
The infusion of digital technology into contemporary society has had significant effects for everyday life and for everyday crimes. Digital Criminology: Crime and Justice in Digital Society is the first interdisciplinary scholarly investigation extending beyond traditional topics of cybercrime, policing and the law to consider the implications of digital society for public engagement with crime and justice movements. This book seeks to connect the disparate fields of criminology, sociology, legal studies, politics, media and cultural studies in the study of crime and justice. Drawing together intersecting conceptual frameworks, Digital Criminology examines conceptual, legal, political and cultural framings of crime, formal justice responses and informal citizen-led justice movements in our increasingly connected global and digital society. Building on case study examples from across Australia, Canada, Europe, China, the UK and the United States, Digital Criminology explores key questions including: What are the implications of an increasingly digital society for crime and justice? What effects will emergent technologies have for how we respond to crime and participate in crime debates? What will be the foundational shifts in criminological research and frameworks for understanding crime and justice in this technologically mediated context? What does it mean to be a ‘just’ digital citizen? How will digital communications and social networks enable new forms of justice and justice movements? Ultimately, the book advances the case for an emerging digital criminology: extending the practical and conceptual analyses of ‘cyber’ or ‘e’ crime beyond a focus foremost on the novelty, pathology and illegality of technology-enabled crimes, to understandings of online crime as inherently social. Twitter: @DigiCrimRMIT
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,004 |
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 découle