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Enregistrement W7084389204 · doi:10.22034/qjplk.2025.2155.1921

Control of Urban Crimes and Violations through the Lens of Procedural Justice: from Urban Order to Respect for Citizenship

2025· article· en· W7084389204 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcedural justiceControl (management)Economic JusticeProcess (computing)CitizenshipCompliance (psychology)Order (exchange)Crime control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The occurrence of urban crimes and violations is a reality that has been a constant agenda for public authorities since the emergence of cities. In Iran, the control of these behaviors is designed based on a judicial framework and relies minimally on the voluntary support of citizens. The primary reason for this seems to be the lack of attention to the fairness of the decision-making process and the conduct of authorities, as well as a failure to align with values accepted by citizens. Public authorities' concerns about disruptions to the order they desire have diminished the willingness to implement new approaches, exacerbating the lack of theoretical grounding in control and weakening scientific efforts in this area. This article is developed using a descriptive-analytical method and seeks to answer the question of how much the process of controlling urban crimes and violations in Iran incorporates the elements of procedural justice (respect and fairness) and what the impact of implementing this strategy might be. Initial assessments indicate that the extent to which the control of urban crimes and violations in Iran benefits from the criteria of procedural justice is minimal, and its continuation will deepen the gap between citizens and public authorities, leading to a decrease in compliance with regulations. Implementing procedural justice significantly contributes to streamlining control and enhancing its quality.

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)0,014
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0060,042
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,199
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,331 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
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