Digital Footprints of the Policing Web: A Study of Police Economic Crime Investigation using Natural Language Processing and Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades we have witnessed an increasing allocation of criminal justice resources to the control of economic crime around the world. Despite the criminalization of various harmful economic activities in Canada, such as money laundering, illegal insider trading, and corporate bribery, there is a persistent gap between legislative intent and actual enforcement. I argue we have been stuck in a recurring cycle of reform since the 1960s. There is a general sense that more ought to be done to tackle problems of economic crime in Canadian society. Yet when the justice system’s inability to handle complex cases of economic crime rises to the level of political controversy, the lack of careful, empirical research hampers efforts to implement durable and effective reforms. To address this challenge, I adopt a novel methodological approach that blends conventional qualitative and quantitative techniques with methods of natural language processing and machine learning. This dissertation contributes to the fields of criminology and public policy by conducting a comprehensive examination of the state of police economic crime investigations in Canada. I focus on three interrelated dimensions of economic crime policing, which I conceptualize as investigative challenges, public images, and state resolutions. My analysis of investigative challenges explores the difficulties faced by police detectives when conducting investigations into complex forms of money laundering, capital markets crime, and state-corporate corruption. My examination of public images and state resolutions delves into how police economic crime investigations are portrayed in news media and official discourse, uncovering a tendency to oversimplify narratives in ways that hinder meaningful reforms. Central to each chapter is the assertion that employing innovative computational methods for social scientific research provides a productive approach to diagnosing challenges in the criminal justice system, especially in those components that are harder to research using traditional methods, including detective units. By providing new avenues for understanding and reforming issues in Canadian policing, this project contributes to the ongoing discourse on the future of criminal justice in the 21st century.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».