Bibliographic record
Abstract
Em um artigo tornado um clássico da criminologia, Edwin Sutherland sublinhava desde 1940 os benefícios recíprocos que poderiam obter os economistas e os criminólogos de uma melhor integração de seus conhecimentos. Mesmo que seu convite à interdisciplinaridade tenha por objeto o crime do colarinho branco, outras formas de delinqüência sustentam particularmente tal solicitação, dentre elas o “roubo de identidade”. Após ter examinado na primeira parte deste artigo as ambigüidades e paradoxos que pesam sobre as análises contemporâneas do “roubo de identidade”, eu proponho na segunda parte um quadro de análise alternativo que repousa sobre o conceito de coevolução ligando o “roubo de identidade” tal qual nós conhecemos hoje ao desenvolvimento dos novos meios de pagamento a partir do fim dos anos de 1950. Com o auxílio de dados históricos e econômicos, eu mostro como esta transformação fundamental de hábitos de consumo contribuiu para a emergência de novas oportunidades criminosas, ao desenvolvimento de mecanismos de segurança e de procedimentos privados de regulamento dos conflitos, assim como o declínio de outras formas de delinqüência.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
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".