Measuring Interaction Potential: Mobility Triangles
Notice bibliographique
Résumé
Crime analysis is of upcoming importance for both theory and practice in criminology. The study of offenders’ spatial behavior is an integral part of a more comprehensive understanding of the convergence in physical space between the offenders and their victims (Bernasco, 2014). The journey to crime has been defined as ‘the distances traveled by offenders from their home to crime locations’ (Beauregard & Busina, 2013, p. 2053), and Bernasco (2014) noted that ‘A crime journey thus contain[s] the complete whereabouts of the individual between leaving home and returning, provided a crime was committed during the journey’ (p. 2). Based on these definitions, criminologists mostly studied the offender’s mobility patterns (i.e., the analysis of the spatial patterns from offenders’ residences to crime locations) neglecting to consider the victim’s spatial behavior. The mobility triangles analysis is an approach that allows for a more comprehensive analysis of the journey to crime. This approach integrates a third address to combine with the offender’s residence and the crime location. In the first studies using this approach, this third address corresponded to offenders’ partner residences (Burgess, 1925) or co-offenders’ living spaces (Lind, 1930). However, since Normandeau’s seminal work (1968) this third apex corresponds to the victim’s residence in order to investigate the spatial proximity of the offender’s residence, the victim’s residence, and the crime location. The combination of these geographical points forms a triangle pattern which varies according to the three distances that compose it: the distance between the victim’s and offender’s residences (V-O), the distance between the victim’s residence and the crime location (V-P), and the distance between the offender’s residence and the crime location (O-P). In this chapter we present the fundamentals of the crime mobility triangles approach, focusing on geometric and geographic patterns of crime. Second, we provide an overview of the main published studies in the field. Third, we provide an example using a step-by-step procedure with elderly sexual abuse cases perpetrated by stranger rapists. Fourth, we discuss the main limitations of this approach. The final section deals with the next step to the mobility triangles analysis: the association of covariates to improve our understanding of offenders’ spatial behaviors.
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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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».