Comparisons Between Robbery and Break‐And‐Enter: Area‐Specific Trends, Socioeconomic Risk Factors, and Hotspots Analysis Using a Bayesian Spatial and Spatiotemporal Approach
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Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Robbery and break‐and‐enter (BE) crimes require investigations into how these contrasting crimes co‐occur. Utilizing robbery and BE data from the City of Toronto in Canada, this study analyzed the mean and area‐specific crime trends, their risk factors, and the shared and crime‐specific risk and hotspot areas. Results suggest an increase in robbery (0.23, 95% credible interval (CI): 0.17–0.29) and BE (0.08, 95% CI: 0.04–0.12) crimes during 2021–2022, revealing the most prominent area‐specific trends in northwest and northeastern Toronto. The findings suggest that spatially lagged variables can offer deeper insights into complex spatial interactions of real‐life factors that influence crime. Robberies were positively associated with the household and dwellings indicator (2021 Ontario Marginalization Index) but not its spatial lag, while BE crimes had no direct association with it but showed a positive association with its spatial lag. Neighborhoods in northwestern, northeastern, and southcentral parts of Toronto were hotspots of robberies, while southcentral and northwestern parts were at elevated risk due to BE. The findings demonstrate the complexities associated with the co‐occurrence of multiple crime types and highlight the need for more unified and integrated theories to contextualize neighborhood effects of crime determinants and their impact on crimes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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