MAIN DIRECTIONS OF FOREIGN SCIENTIFIC RESEARCH IN THE FIELD OF CRIMINOLOGICAL FORECASTING
Notice bibliographique
Résumé
The article analyzes the development of foreign scientific approaches to forecasting in the field of criminal law regulation. The materials of the main scientific works of foreign scientists related to the problems of forecasting in the USA, Great Britain and Canada are used. It is established that initially the study of forecasting tools was in demand by the penitentiary system for making decisions on parole. The earliest and most famous works appear as early as the 1920s. They initiated the use of actuarial forecasting techniques in the criminal justice system. Another area of research was the projection of the prison population, which was due, inter alia, to the problem of overcrowding. Later, works devoted to predictive policing and the use of analytical methods for predicting crime began to appear. This was due to the experience of successful implementation of special software in police practice. A great demand for scientific research on predictive analytics arose after the terrorist attacks of 2001, when research teams began to receive additional funding. It was necessary to develop modern computing systems for risk assessment and spatio-temporal analysis in order to counter crime, including terrorism. In addition, the increase in the scale and level of detail of data available to law enforcement agencies and the automation of their collection contributed to the intensification of scientific activity. Foreign researchers have borrowed forecasting methods that have found their application in other sciences or fields of activity. The expediency of using certain methods is the subject of a broad scientific discussion, which currently concerns, first of all, the admissibility of obtaining personal data and the problems of algorithmization of activities.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».