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Record W2085724288 · doi:10.3138/cjccj.2012.f05

L’effet de la disponibilité des armes à feu sur les taux d’homicides au Québec de 1974 à 2006 : une analyse de séries chronologiques

2013· article· fr· W2085724288 on OpenAlexaffvenueabout
Maxime Reeves-Latour, Étienne Blais

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Criminology and Criminal Justice/La Revue canadienne de criminologie et de justice pénale · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicGun Ownership and Violence Research
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPoison controlPolitical scienceArtMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article estime la relation entre la disponibilité des armes à feu (AAF) et les homicides au Québec de 1974 à 2006. L’article se distingue des recherches préalablement réalisées, d’une part, en opérationnalisant des indicateurs de disponibilité selon le statut de l’arme et, d’autre part, en créant des taux d’homicide tenant compte de leur contexte. Des séries chronologiques furent analysées à l’aide d’une modélisation ARIMA. Les relations significatives s’observent principalement lorsque les deux phénomènes sont considérés au même temps de mesure. Par conséquent, il demeure difficile de déterminer si les AAF influent sur le taux d’homicide ou bien si ce sont les homicides qui affectent la disponibilité des AAF. La disponibilité des AAF entretient toutefois des liens étroits avec les homicides dans un contexte bien précis, soit celui des homicides conjugaux. Une augmentation des homicides conjugaux se traduit par une hausse de la disponibilité des armes longues. Par la suite, une recrudescence dans la disponibilité de ce type d’armes s’accompagne d’une baisse des homicides conjugaux. L’interprétation des résultats met l’accent sur l’importance des contextes et du statut de l’arme lors de l’étude de la disponibilité des AAF et des violences criminelles.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.020
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesScience and technology studies, Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.230
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.020
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0020.011
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.106
GPT teacher head0.344
Teacher spread0.238 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2013
Admission routes3
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