Investigación ciudadana y prevención de criminalidad en la ciudad de Urbana Illinois
Bibliographic record
Abstract
Este artículo explica una interacción entre gobierno local de la ciudad de Urbana (Illinois, EE. UU.), una comunidad del distrito tres de la ciudad y estudiantes del seminario de posgrado de Datos en Comunidad de la Universidad de Illinois. Un propósito fue buscar alternativas de desarrollo y mejoramiento en la atención de policía para comunidades socioeconómicamente vulnerables. Se usó el enfoque de investigación-acción participativa como marco teórico-metodológico y la prevención de crímenes basada en urbanismo como herramienta de análisis de la relación entre apropiación de espacios públicos y criminalidad. Se exploró el concepto de Nepantla para entender la investigación ciudadana en esta comunidad. Con el uso de datos abiertos del gobierno se argumentó el desbalance en el mantenimiento de construcciones, formas de redes de comunicación, reconocimiento de recursos históricos y culturales, y la comisión de crimen en la zona de vivienda social Crystal Lake Townhome comparado con otras zonas.
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 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
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".