Calling the police: theoretical insights and practical implications
Notice bibliographique
Résumé
Studying whether, why, and how people call the police when they experience or witness a crime is crucial for understanding crime patterns, improving the accuracy of crime data, and shaping effective policing and criminal justice responses. Police-recorded crime statistics rely on public reporting, meaning that unreported crimes contribute to the ‘dark figure of crime’, distorting crime estimates and ultimately affecting practice and policy decisions. Understanding reporting behaviors helps identify and address barriers to reporting, including disparities across population groups and locations. This knowledge is essential for supporting evidence-based policing, improving victim support, and enhancing crime prevention strategies. This special collection comprises nine articles that advance theoretical explanations of crime reporting behavior and examine how calls for service shape demand for police services. The articles explore various aspects of crime reporting, including how perceptions of courts influence reporting behavior, how reporting channels impact victims’ satisfaction with the police, and how neighborhood characteristics such as racial composition, economic conditions, and mental health affect crime reporting propensities. Additionally, the collection contributes to understanding crime reporting behaviors for emerging forms of cyber-enabled crime such as cyberstalking and romance fraud. Finally, it explores spatial and temporal patterns of calls for service and proposes ways to better quantify police demand, enabling more informed management and prioritization of resources.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,021 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».