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Enregistrement W4387572704 · doi:10.1002/pam.22537

The crime effect of refugees

2023· article· en· W4387572704 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Policy Analysis and Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeEndogeneityPopulationDemographic economicsPolitical scienceInstrumental variableCriminologySpanish Civil WarDevelopment economicsGeographyEconomic growthEconomicsSociologyDemographyLawEconometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We analyze the impact on crime of millions of refugees who entered and stayed in Turkey as a result of the civil war in Syria. Using a novel administrative data source on the flow of offense records to prosecutors’ offices in 81 provinces of the country each year, and utilizing the staggered movement of refugees across provinces over time, we estimate instrumental variables models that address potential endogeneity of the number of refugees and their location and find that an increase in the number of refugees leads to more crime. We estimate that the influx of refugees between 2012 and 2016 generated additional 75,000 to 150,000 crimes per year, although it is not possible to identify the distribution of these crimes between refugees and natives. Additional analyses reveal that a low‐educated native population has a separate, but smaller, effect on crime. Our results underline the need to quickly strengthen the social safety systems, to take actions to dampen the impact on the labor market, and to provide support to the criminal justice system for mitigating the repercussions of massive influx of individuals into a country, and to counter the social and political backlash that typically emerges in the wake of such large‐scale population movements.

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,373 · 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