To tent and protect: Homeless encampments as “protective facilities”
Notice bibliographique
Résumé
Post COVID-19, visible homelessness in the form of encampments has grown in cities across North America. Often these encampments are stereotyped as posing health and safety risks. In response to public outcry, many of these encampments have been forcefully removed by city employees and police. However, it is unclear if encampments are criminogenic or simply create that perception. In this study, we use encampment data collected by the City of Brantford (2023) and calls for service and incident data from the Brantford Police Service (2015–2022) to determine if the emergence of encampments results in an increase in crime and disorder in the surrounding areas. We use Thiessen Polygons to approximate encampment area influence. We then analyze changes in crime patterns over time in these areas using a structural break test, from the point of encampment emergence, to determine if encampments significantly increase the likelihood of crime and disorder as compared to previous years in the same areas. Findings suggest that encampments follow the same criminogenic place patterns of other types of facilities. Implications for policy are discussed. • Homeless encampments are assumed to generally correlate with crime and disorder. • Homeless encampments in Brantford generally do not generally relate to significant increases in crime and disorder. • Homeless encampments in Brantford generally relate to no changes or significant declines in crime and disorder.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».