The Impacts of Green Spaces on Crime in New York City
Notice bibliographique
Résumé
From the early 1960s through the mid-1990s, crime in New York City ran rampant. With a gradually dwindling police during this time, a high unemployment rate, and an rapidly increasing metropolitan population, crime peaked in the early 1990s, with the murder rate hitting a record-high of 2,245 in 1990. When Mayor Rudy Giuliani took office in 1994 and appoint Bill Bratton as the NYPD police commissioner, these rates immediately plunged. Numerous factors may have contributed to this sudden decline in crime: the police force grew significantly through the 1990s, more criminals were placed and held in prison, and the economic boom of the 1990s brought with it a tremendous drop in the national and city unemployment rate. While economic factors have traditionally been regarded as the leading factor in impacting the occurrence of crime, recent research into the effects of green spaces on crime rates have opened the door to alternate explanations. Some studies indicate that greening areas helps to deter crime by “signaling to potential criminals that a house is better cared for and, therefore, subject to more effective authority.” Other studies have gone as far as to draw a link between mental fatigue and an increase in crime, claiming that green spaces serve as a calming and crime-deterring agent. While the field of environmental criminology is relatively young in its depth of research, this study aims to further only a small component of the discipline: the effects of green spaces on social disorder and social cohesion. Based off of the findings from previous research conducted by Matthew Iannone regarding the presence of green spaces in Manhattan, this study looked at the occurrence of 8,149 violent crimes (assault, murder, rape, and robbery) in the Bronx from January 1, 2016 to December 31, 2017.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».