Exploratory spatial data analysis of missing & found persons in Vancouver
Notice bibliographique
Résumé
This thesis explored methods that can be used to improve the spatial analysis of crime.The emphasis was on exploratory spatial data analysis (ESDA) in the study of missing and found persons calls for service in Vancouver in 1996.Traditionally, spatial crime analysis has been limited to the cartographic display of clustering or hot spots of criminal events.Research in spatial clustering typically uses limited statistical analysis.This thesis addressed the value of spatial statistics in understanding crime patterns by using global and local methods of analysis on non-standardized and standardized missing and found persons data.Local analysis indicated that clustering exists within both the missing and found persons calls for service.The found persons point data indicate stronger clustering and less dispersion; whereas the missing persons point data illustrate a more dispersed pattern highlighting multiple clusters existing within Vancouver.Findings on a global level indicate that the non-standardized data demonstrate spatial autocorrelation and association within both the missing and found persons datasets; whereas analysis conducted on the standardized data indicate no spatial autocorrelation within the missing persons data.Spatial autocorrelation was present when analysis was conducted on found persons data, and high concentrations (clusters) were present specifically in the downtown east side of Vancouver.iii DEDICATION I dedicate this work to my son, Damyn Thompson, who is the inspiration driving my success in life.Without his love and support I would not be where I am today.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».