Social Embeddedness, Multiplexity, and Criminal Collaboration Within the Sinaloa Cartel
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objectives This study examines how social embeddedness and multiplex social ties shape criminal collaboration in the Sinaloa Cartel. It investigates how different types of relationships—such as kinship, friendship, meetings, and compadre ties—influence participation in drug crimes and broader forms of collaboration. Methods Drawing on trial transcripts from Joaquín “El Chapo” Guzmán Loera's U.S. federal case, we reconstructed social networks among 188 actors. Using social network analysis and Logistic Regression Quadratic Assignment Procedure (LRQAP) models, we assessed the conditional associations of different social ties with drug crimes and criminal collaboration, controlling for demographic and organizational characteristics. Results Friendship and meeting ties exhibited the strongest associations with drug crimes and criminal collaboration. Familial ties were initially significant but lost their effect once shared cartel affiliation was considered, suggesting a mediating role of organizational membership. Compadre and prison ties showed no significant associations. Conclusions Trust-based relationships such as friendships and meetings play a pivotal role in fostering collaboration within organized crime groups. Familial ties may exert indirect effects through shared cartel affiliation. The findings underscore the importance of distinguishing between types of social ties and demonstrate the value of trial transcripts as a source for advancing empirical research on organized crime.
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.
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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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