The Interurban Network of Criminal Collaboration in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The interurban network of criminal collaboration in Canada is described, and possible explanations for its structure are explored. The data include all police-reported co-offences in the 32 major cities of Canada during 2006–09. Component analysis and graph drawings in network space and in geospace elucidate the structure of the network. Quadratic assignment procedure multiple regressions, repeated separately on the networks of instrumental and noninstrumental co-offences, test hypotheses about possible determinants of the network structure. The cities form one connected component, containing two clusters connected by a link between Toronto and Vancouver. One cluster, centred on the triad of Toronto, Montreal, and Ottawa, comprises the cities in Ontario and Quebec, with weak links to cities in the Atlantic provinces. The other cluster, centred on Vancouver, comprises the cities in the four western provinces. The structure is strongly correlated with the residential mobility of the general population, which in turn is strongly correlated with intercity distances. The correlation with mobility is less strong for instrumental than for noninstrumental crimes. The structure of this co-offending network can be explained by criminals’ routine activities, namely ordinary residential mobility, but the alternative explanation of purposive interurban criminal collaboration is more plausible for instrumental crime.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».