Defensive gun use: What can we learn from news reports?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the past decade, most people who buy and own guns are doing so for self-defense. Yet little is known about actual defensive gun use in the USA. METHODS: To discover what information newspaper articles and local news reports might add, we read the news reports of defensive use incidents assembled by the Gun Violence Archive. We examined a sample of more than a quarter of the incidents from 2019, the last year before the pandemic. We examined all cases from four months-January, April, July, and October. We created a typology of defensive gun use incidents. RESULTS: Of 418 incidents, in about half, the perpetrator was armed with a firearm. In almost 90% of the cases, the victim fired their firearm-315 perpetrators were shot and about half of them died. The average number of perpetrators shot per incident was 0.75; the average number of victims shot was 0.25. We estimate that in 2019 fewer than 600 potential perpetrators were killed in defensive gun use incidents that made the news. Among the thirteen categories of shooting were drug-related (4% of incidents), gang-like combat (6%), romantic partner disputes (11%), escalating arguments (13%), store robberies (9%), street robberies (5%), unoccupied vehicle theft (5%), unarmed burglaries (7%), home invasions (20%), and miscellaneous (6%). CONCLUSION: We believe the Gun Violence Archive dataset includes the large majority of news reports of defensive gun use-and especially those in which the perpetrator is shot and dies. Some of the strengths of using news reports as a data source are that we can be certain that the incident occurred, and the reports provide us with a story behind the incident, one usually vetted in part by the police with occasional input from the victims, perpetrator, family, witnesses, or neighbors. Defensive gun use situations are quite diverse, and among the various categories of defensive gun use, a higher percentage of incidents in some of the categories seemed far less likely to be socially beneficial (e.g., drug-related, gang-like, escalating arguments) than in others (e.g., home invasions).
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 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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».