1 Using Police Crime Surveys to Study Drug Abuse
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In most countries of the world, information reported to the national statistical agency by police agencies, based on their operational files, constitutes the principal survey of criminal activity (Newman 1999: 10-11; Tremblay 1999), including criminal drug abuse. This is because the police are the official agency that is closest to the actual commission of crime. Other official agencies, such the criminal courts or correctional system, also compile caseload statistics, but they are farther removed from crime, so the volume and characteristics of cases and criminals which they record are progressively biased by selective attrition, due to pre-court screening, prosecutorial discretion, and other contingencies of the court process. In Canada, all police agencies report crime data to the Canadian Centre for Justice Statistics, a branch of Statistics Canada, in the format of the Uniform Crime Reporting Survey (“UCR”), which is similar to the UCR established in the USA in the early twentieth century. Police crime surveys such as the UCR have certain advantages and disadvantages as sources of information on particular crimes, such as drug-related crime. Of course, police crime surveys only include drug abuse that has been criminalized—that is, made a criminal offence. Abuse of legally obtained drugs is therefore excluded. Advantages of police surveys include
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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) | 0,000 | 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 découle