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Enregistrement W4387956057 · doi:10.46692/9781529228519.009

Crime Prevention Outcomes and Implications for Future Investments

2022· other· en· W4387956057 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural risk and resilience
Établissements canadiensUniversity of the Fraser Valley
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminologyBusinessData scienceComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter concludes the book with a discussion of the place of sports in overall crime prevention strategies and whether further investments in sport-based crime prevention programmes are justified. The coincidence of popular interest in sport-based crime prevention programmes and the limited empirical evidence on their impacts underscores the need for further research. At this point, although there is useful knowledge about what can increase the positive development aspects of a sport-based programme, it remains very difficult to know for whom sport-based crime prevention interventions are most effective and what they should consist of. Definitive conclusions are still not possible about what, if anything, can make sport-based interventions more effective in preventing crime or violence (Spruit et al, 2018a). That drawback points to the critical need for substantial and rigorous evaluations. There is still a need to isolate and understand both the protective and the negative influences of sports on youth crime and to plan interventions so that negative influences can be confined or mitigated (Spruit et al, 2016). It stands to reason that ‘[t] he most successful sport-related programmes and projects are those which understand what is possible and clearly articulate and implement what they are trying to achieve. Resources should not be allocated to projects which make unqualified claims relating to their capacity to impact upon specific social outcomes. (Crabbe et al, 2006: 4) Sport-based crime prevention programmes are rarely evaluated and, when they are, the evaluations are methodologically weak and overly simplistic in their theorizing about the causes of youth crime (Bailey, 2005). Based on the present review, it appears that none of the sport-based crime prevention programmes in British Columbia have been evaluated or empirically reviewed and none have formulated a clear theory of change or logic model that directly links activities to crime prevention. It was not even clear that any of these programmes were committed to achieving specific or measurable crime prevention outcomes, and programme leaders did not appear particularly interested in participating in an evaluation of their programme. This is not unique to British Columbia. Yet, one should still ask whether the available evidence of their crime prevention effectiveness justifies investments of crime prevention funds, and whether investments in other programmes may not yield far more important results.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,003

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,250 · 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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