Perfil da População Carcerária e Fatores Ensejadores da Criminalidade Sul-Tocantinense
Bibliographic record
Abstract
A marginalização, a pobreza, a destruição da família, a carência na educação, o fato de muitos crimes serem, para o delinquente, economicamente compensativos, são fatores que têm contribuído para que muitos tocantinenses se enveredem nos caminhos da criminalidade. Neste contexto, este trabalho realizou levantamento socioeconômico da população presidiária da região sul do Estado do Tocantins, cumulado à investigação de prováveis fatores que tenham relação direta com o ingresso dos indivíduos supracitados na atividade delitiva. O estudo apresenta o perfil da referida população carcerária e aponta os elementos facilitadores, assim como possíveis fatores ensejadores da criminalidade. Também busca indicar caminhos possíveis ao aprofundamento do exame da gestão das políticas públicas, com enfoque na prevenção à criminalidade, na tentativa de determinar e minimizar os problemas sociais relacionados à violência. Conclui que a prevenção e a repressão são essenciais ao combate à criminalidade, desde que associadas a políticas públicas voltadas à preservação da família, à redução das desigualdades e de inibição dos fatores, que tornam o crime economicamente viável.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".