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Enregistrement W4245192388 · doi:10.3138/cpp.36.suppl.s81

Research, Policy Development, and Progress: Antisocial Behaviour and the Automobile

2010· article· en· W4245192388 sur OpenAlexaffvenue
Rick Linden, Robert E. Mann, Reginald G. Smart, Evelyn Vingilis, Robert Solomon, Erika Chamberlain, Mark Asbridge, Jürgen Rehm, Benedikt Fischer, Gina Stoduto, Piotr Wilk, Michael Roerecke, Cindy Trayling, David L. Wiesenthal

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Policy · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensYork UniversityDalhousie UniversityUniversity of TorontoWestern UniversityCentre for Addiction and Mental HealthSimon Fraser UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcellencePolitical sciencePublic relationsAggressionPoliticsCriminologyBusinessPsychologySocial psychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Justice policy is typically based more on political considerations than on research results. One way to break down barriers between researchers and policy-makers is to encourage partnerships. AUTO21, a member of the Networks of Centres of Excellence program, is designed to facilitate partnerships. The Antisocial Behaviour and the Automobile project focuses on auto theft, driving under the influence of alcohol and cannabis, and road rage/driver aggression. The research areas that have had the greatest policy impact benefited from strong partnerships with organizations that have the visibility, authority, and resources to implement significant changes in program funding and social policy. These areas also have an extensive body of prior research.

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)0,002
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,859
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,353 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations10
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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