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Enregistrement W4381233466 · doi:10.46692/9781529222036.084

Introduction to Part V: Geographic Status of Rural Criminological Research

2022· other· en· W4381233466 sur OpenAlexaboutno aff
Alistair Harkness, Joseph F. Donnermeyer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Conservation and Criminology Analyses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyCriminologyRegional scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite rural criminology’s origins dating back to the 1930s, the growth of rural criminology has not been even across the globe. The ‘big four’ academic bases of rural criminological study – the United States, the United Kingdom, Australia and to a slightly lesser extent Canada – have hitherto dominated the scholarship landscape in book chapter and journal article form. This is, in part, attributable to the lure of wealthier, better-resourced institutions which happen to be located in these parts of the world. That is, scholars will relocate across borders to where jobs and opportunities exist, and then develop to an extent localized research interests. There are, of course, barriers which exist which make scholarship challenging in certain geographic places too, not just in terms of resourcing but prevailing research priorities. As with many other disciplines, much of the rural criminological literature is provided in English alone. The higher education sector places much weight on citations and other so-called metrics, which serves to isolate scholars performing vital and cutting-edge locally specific research. Many voices on crime and criminology beyond the urban places of the ‘big four’, therefore, have largely been excluded from traditional criminology. This section seeks to identify the geographic status of rural criminology based on the seven continents. Here we have utilized the CIA Factbook maps as the delineation between continents. Contributors were asked to restrict observations to approximately 1500 words – no mean feat when considering the huge and diverse populations, land masses and socio-cultural differences which exist between and within continents. However, what is presented here is a snapshot of key developments and, it is hoped, will serve as a portent of further geographical specific rural criminological work in the years ahead.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,012

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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