Examining the Boost Account for Repeat and Near Repeat Burglary in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Research suggests that previously burglarized targets, and targets located near such locations, are at an increased risk of being victimized. However, this elevated risk is only temporary and appears to subside over time. The boost account is one theory that attempts to describe the occurrence of repeat, and near repeat, burglaries. The boost account suggests that these burglaries are the result of the same offender returning to burglarize a dwelling that they have successfully burglarized in the past, or one near the previously victimized target. In the current study, we first determined the repeat and near repeat space-time clustering of solved residential burglaries committed in Edmonton, Alberta, Canada, from 2007 to 2008. The results indicate that solved Edmonton burglaries do cluster together in time and space (i.e., residences within 700 m of a previous burgled target are at an increased risk for a period of 7 days). We also investigated whether repeat and near repeat burglaries in the dataset were more likely than distant burglaries to be committed by the same offender. It was found that serial offending by the same offender offers a viable rationale for much of the repeat and near repeat burglaries committed in Edmonton from 2007 to 2008. The practical implications of these results, as well as some limitations and directions for future research, are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».