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Enregistrement W6983716465

The 2012 Neighbourhood Watch Australasia Survey: Methodology and Preliminary Findings

2012· report· en· W6983716465 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueGriffith Research Online (Griffith University, Queensland, Australia) · 2012
Typereport
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeighbourhood (mathematics)Crime preventionSocial controlFear of crimeVulnerability (computing)Cohesion (chemistry)JurisdictionVictimisation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the main explanations for high levels of crime, social disorder, and fear of crime in certain neighbourhoods has been the erosion of informal social control processes that are believed responsible for maintaining order (Rosenbaum, 1987). Similarly, over the past several decades discussions have been had about a declining sense of community and social cohesion within neighbourhoods. Community crime prevention programs such as Neighbourhood Watch have been recommended as a feasible and attractive solution to these crime-related neighbourhood conditions. Neighbourhood Watch originally grew out of a movement in the 1960s in the United States that involved greater involvement of citizens in the prevention of crime in their neighbourhoods. Since the 1980s the number of Neighbourhood Watch schemes has spread to other nations, including Australia, New Zealand, the UK and Canada. While the names of these organisations can vary by jurisdiction (e.g, Neighbourhood Watch; Neighbourhood Support; Block Watch, etc), their main objectives do not. Common to all is the emphasis on community crime prevention where citizens work together and with the police to reduce crime in a community. Neighbourhood Watch programs aim to reduce crime by having citizens watch out for and report suspicious activities to the police and to deter potential criminals from offending. These tasks are usually achieved by improving citizens’ awareness of public safety, by reducing vulnerability to crime through helping citizens to install security devices, and by improving attitudes and behaviours toward reporting crime and suspicious behaviour to police. One particularly important aspect of Neighbourhood Watch programs has been to bring about social interaction between residents of a community and to maintain a degree of familiarity with neighbours so that the detection of strangers in the community can be easily achieved.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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.

Tête enseignante Opus0,320
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,099 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
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Résumé présentoui

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