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Enregistrement W4361223944 · doi:10.18061/ijrc.v7i2.9399

'Policing Rural Communities in North America': An International Society for the Study of Rural Crime Roundtable

2023· article· en· W4361223944 sur OpenAlexaffabout
Farica Prince, Robert Wayne Davis, Jim Davis, Mark Prosser

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Rural Criminology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensPrince Albert Grand Council
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFace (sociological concept)Political scienceCriminal justiceCriminologyElement (criminal law)Economic JusticeRural communitySociologyPublic relationsLawSocial scienceSocioeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rural crime and criminal justice practices and responses face different challenges from those experienced in urban contexts. A practitioner-focused roundtable, convened by The International Society for the Study of Rural Crime (www.issrc.net), investigated challenges and innovations in international contexts on issues surrounding rural policing with a specific focus on rural policing in Canada and the United States. The roundtable was held online on 15 September 2021 and was moderated by Dr. Jessica Peterson, formerly of the University of Nebraska at Kearney (now an Assistant Professor at Southern Oregon University). Panellists were asked to respond to three key questions: What is the key element to successful community policing in your community? What is one initiative in which you have successfully engaged the community in crime-reduction efforts? What is the most significant challenge to successfully reducing crime in your community? The following are transcripts of the four presentations from the panelists on this Roundtable.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,258
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,257 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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