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Enregistrement W7093945335

Uncleared Homicides: A Canada/United States Comparison

2000· article· W7093945335 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueEngagedScholarship @ Cleveland State University (Cleveland State University) · 2000
Typearticle
Langue
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionGestational periodTSG101DiafiltrationProteogenomicsPretextLiquationDysgeusia
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Beginning in the 1960s, there has been a marked decline in clearance rates of homicides, a finding that has generated little interest among criminological researchers. This article presents a comparative analysis of homicide clearance in Canada and the United States using data generated by the Canadian Centre of Justice Statistics and the U.S. Federal Bureau of Investigation's Supplementary Homicide Reports. Using logistic regression, homicide clearance is predicted on the basis of specific victim and offense characteristics for cases in Canada versus the United States and in Ontario versus New York State. The results indicate that the model is a good fit for homicide clearance in both countries as a whole. Whereas the homicide weapon, circumstances surrounding the offense, age, and gender of the victim were found to be significant homicide clearance predictors in New York State, only the circumstances surrounding the offense emerged as an important predictor in Ontario.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,763
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,168 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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