Analyse et explication de la variation du taux dâhomicide en Europe
Notice bibliographique
Résumé
Le taux dâhomicide est un bon indicateur de la violence générale dans un pays. De plus, il sâagit du crime le mieux mesuré car il est rare quâun homicide passe inaperçu. De nombreux auteurs ont donc cherché à expliquer ce qui pouvait influencer la variation du taux dâhomicide dans les pays du monde. Leurs résultats ont mis à jour certains prédicteurs qui influenceraient le taux dâhomicide dans les pays du monde. Il sâagit notamment du niveau de vie mesuré à lâaide du PIB par habitant, de lâinégalité, mesuré à lâaide du coefficient GINI ou encore des facteurs démographiques. Ces facteurs criminogènes sont tous de niveau macroscopique sur lesquels il est difficile dâagir. Ce mémoire intégrera au modèle, en plus des prédicteurs déjà connus, des variables plus proximales (consommation dâalcool, de drogue, présence de criminalité organisée, corruption, taux de criminalité, etc.) afin de voir sâils pourraient également influencer la variation du taux dâhomicide. \n\nCette étude se concentrera sur le taux dâhomicide de 41 pays européens. Une sélection de nos variables sera effectuée à lâaide dâanalyses bivariées (corrélation, corrélation partielle) avant dâintégrer les variables restantes dans plusieurs modèles de régression multiple qui permettra in fine dâisoler les variables ayant une réelle influence sur le taux dâhomicide. \n\nLes résultats indiquent que les facteurs proximaux ont une réelle influence sur le taux dâhomicide. En effet, non seulement deux variables proximales (lâabus de la consommation dâalcool, et le pourcentage de personne sâétant déclaré victime de cambriolage) sont, après avoir pris en considération de nombreuses variables de niveau macroscopique, significativement liées au taux dâhomicide mais en plus, le fait dâintégrer ce type de variables dans un modèle de régression multiple fait augmenter la variance expliquée. Ces variables de type proximales ont donc une grande importance dans lâexplication de la variation du taux dâhomicide.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».