Data-Driven Analysis: A Comprehensive Study of CPS Case Outcomes in 42 English Counties (2014-2018) with R Analytics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This scholarly work thoroughly examines a dataset of criminal activities, specifically emphasizing the process of data pre-processing, cleansing, and subsequent analytical procedures. The dataset utilized in this study is obtained from the Crown Prosecution Service Case Outcomes by Principal Offense Category (POC), covering the period from 2014 to 2018 and including forty-two counties in England. The initial stage of data pre-processing encompasses a systematic sequence of procedures, which includes deleting superfluous percentage columns, arranging the data in chronological order, aligning the columns appropriately, removing special characters, and converting the data types as necessary. Appropriate measures are taken to address missing data to protect the integrity of the dataset. The descriptive analytics section examines multiple variables, encompassing county, year, month, area, and crime categories such as homicide, sexual offenses, burglary, etc. Clustering techniques, such as K-means and Hierarchical clustering, are utilized to identify underlying patterns within the dataset. Classification models such as Support Vector Machines (SVM) and Random Forest are utilized to forecast case outcomes. This is facilitated by employing thorough reporting techniques and doing Receiver Operating Characteristic (ROC) analysis. Time series analysis, namely using ARIMA modeling, is employed to comprehend the temporal patterns present in crime data. The paper presents a comprehensive analysis of the performance of ARIMA models, offering hypotheses, model descriptions, accuracy matrices, and visualizations as evaluation tools.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».