Are There Non-Business Days for Crime? A Small-Area Bayesian Spatiotemporal Analysis of Crime Patterns
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Notice bibliographique
Résumé
Criminal behavior may be different on weekends and holidays compared to business days. Understanding the distinctive crime patterns on non-business days is useful for crime research and crime control. This study contributes to the literature by explicitly investigating the small-area spatiotemporal variation in five types of major crimes between business days and non-business days using a Bayesian modeling approach in Old Toronto, Canada. The results show that criminal activity varies between business days and non-business days, influenced by the types of crimes, geographic locations, and local neighborhood characteristics. Compared to business days, on non-business days, southern areas with high business and entertainment activity exhibit increased assault and robbery levels, while northern residential areas experience reduced activity of break and enter, auto theft, and theft over $5,000. Nonetheless, spatial crime hot spots generally remain consistent between the two date categories, with some hot spots presenting an exacerbation of criminal activity during non-business days. A few sociodemographic variables and built environment features are associated with the spatiotemporal variation in crime. These findings demonstrate the spatiotemporal variation in criminal behavior and crime patterns between business days and non-business days and highlight the need for customized crime control measures at the small area level.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 découle