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Enregistrement W4406954965 · doi:10.1146/annurev-criminol-111523-122257

Does Nothing Stop a Bullet Like a Job? The Effects of Income on Crime

2025· article· en· W4406954965 sur OpenAlexaff
Jens Ludwig, Kevin Schnepel

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Criminology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNothingSilver bulletCriminologyEconomicsDemographic economicsPsychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Do jobs and income-transfer programs affect crime? The answer depends on why one is asking the question, which shapes what one means by “crime.” Many studies focus on understanding why overall crime rates vary across people, places, and time; because 80% of all crimes are property offenses, that is what this type of research typically explains. But if the goal is to understand what to do about the crime problem, the focus should instead be on serious violent crimes, which the best available estimates suggest seem to account for the majority of the social costs of crime. The best available evidence suggests that policies that reduce economic desperation reduce property crime (and, hence, overall crime rates) but have little systematic relationship to violent crime. The difference in impacts arguably stems in large part from the fact that most violent crimes, including murder, are not crimes of profit but rather crimes of passion, including rage. Policies to alleviate material hardship, as important and useful as those are for improving people's lives and well-being, are not by themselves sufficient to also substantially alleviate the burden of violent crime on society.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,354 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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