Under Emanuel, Chicago has fewer detectives to solve murders
Notice bibliographique
Résumé
A WBEZ analysis of government records has found that under Mayor Rahm Emanuel, fewer murders are getting solved and the city has fewer detectives and forensic investigators working to solve them. More murders are going unsolved and Chicago's got fewer detectives and forensic investigators working to solve them. A WBEZ analysis of government records's found Since Mayor Rahm Emanuel took office, the number of detectives on Chicago's payroll is down by nearly 20 percent. That means there's 300 fewer cops investigating homicides in Chicago this year compared to back in 20-10. The number of forensic investigators's is down even further. There used to be 36 on staff, now there's only 11 -- in a city where more than 26 hundred people were shot last year. When it comes to the number of murders getting solved, WBEZ found that more than 70 percent of murders go unsolved in calendar year they're committed, and even if you count solving murders from past years, the clearance rate for Chicago is around it's lowest level in decades and FBI data shows Chicago compares poorly with other big cities when it comes to the percentage of murders it solves. And actually, even in cases marked cleared, the killer isn't necessarily found. About a quarter of cases cops've cleared under Emanuel were the result of things like dropped charges, the suspect dying or leaving the country, and other kinds of what're called exceptional clearances.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,013 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».