Notice bibliographique
Résumé
The first part of the module measured public knowledge and attitudes about youth crime. It began with questions designed to provide some context within which to locate these attitudes. At the start of the module – before they had become sensitised to the issue – respondents were asked how serious a problem youth crime was, relative to other crime problems. The question was asked in two different ways. Half the respondents were given a show card with a list of five crime problems, and were asked to identify the most serious problem. Providing respondents with response options in a forced choice format has the disadvantage of prejudging the options. There are two risks with this approach. Having been prompted, respondents may support an option that would not have occurred to them unprompted. On the other hand, the questionnaire necessarily limits the range of options open to respondents, and may actually rule out preferred options for some respondents. We therefore asked the other half of the sample to specify the most important crime problem without being provided with options, in an open-ended format. Table 2.1 shows that when participants were provided with response options, no single crime problem was identified by a majority of respondents1. Drug-related crime was the problem identified as the most important by the largest minority (35% of the sample). Crime by sex offenders was identified by just over one quarter of the sample, and terrorist crime by 16%2. Crime by young offenders was the fourth most frequently cited response, accounting for 15% of the sample.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».