Drilling Down: An Examination of the Boom-Crime Relationship in Resource Based Boom Counties
Notice bibliographique
Résumé
Objective: to examine the boom-crime relationship in resource-based boom counties, and to propose socio-economic and legal measures to reduce the boomtown effect.Methods: dialectical approach to cognition of social phenomena, allowing to analyze them in historical development and functioning in the context of the totality of objective and subjective factors that determined the choice of the following research methods: formal-logical, comparative-legal, survey, interview, focus groups, generalized least squares method.Results: The expansion in natural resource development in rural communities has led to a number of social problems in these places. The media, community stakeholders, as well as law enforcement and human service personnel have reported that the rapid growth in these communities leads to increased crime and other social ills. In order to better understand the boom-crime relationship, index crimes in oil and natural gas producing counties in Montana and North Dakota were examined. Comparison of 2012 crime rates in a matched sample of counties revealed that crime rates were higher in oil-impacted counties. A pre-post analysis found that violent crime in boom counties increased 18.5% between 2006 and 2012 while decreasing25.6% in a matched sample of counties that had no oil or gas production. Inconsistent with the media portrayal of these communities as a new "wild west" we did not find a significant association between oil or natural gas production and property or violent crime in a series of OLS regression models. Scientific novelty: for the first time the article uses index crimes in oil and natural gas producing counties in Montana and North Dakota to reveal the association between the rapid growth of towns and the crime rates.Practical significance: the main provisions and conclusions of the article can be used in research and educational activity, as well as for predicting the social-economic development of boomtowns.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».