Notice bibliographique
Résumé
Violent and property crime rates in all Western countries have been falling since the early and mid-1990s, after rising in the 1970s and 1980s. Few people have noticed the common patterns, and fewer have attempted to understand or explain them. Yet the implications are essential for thinking about crime control and criminal justice policy more broadly. Crime rates in Canada and the United States, for example, have moved in parallel for forty years, but Canada has neither increased its imprisonment rate nor adopted harsher criminal justice policies. The implication is that something other than mass imprisonment, zero-tolerance policing, and three-strikes laws explains why crime rates in our time are falling. The essays in this volume of Crime and Justice explore the possibilities cross-nationally. They document the common rises and falls in crime and look at possible explanations, including changes in sensitivity to violence generally and intimate violence in particular, macro-level changes in self-control, and structural and economic developments in modern states. The contributors to this volume include Marcelo Aebi, Eric Baumer, Manuel Eisner, Graham Farrell, Janne Kivivuori, Tapio Lappi-Seppala, Suzy McElrath, Daniel S. Nagin, Richard Rosenfeld, Rossella Selmini, Nico Trajtenberg, and Kevin T. Wolff.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».