MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4383107656 · doi:10.5821/ace.18.52.11693

Impacto de la arquitectura y su conservación sobre la reducción de la delincuencia

2023· article· ca· W4383107656 on OpenAlex
Inmaculada Sanz Ortega, Manuel José Soler Severino

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueACE Arquitectura Ciudad y Entorno · 2023
Typearticle
Languageca
FieldSocial Sciences
TopicLatin American Urban Studies
Canadian institutionsImpact
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Analitzant els delictes del Codi Penal, es conclou que el 47,79% de les infraccions penals tenen influència de l’entorn d’on es cometen. Relacionant aquestes 47,79% infraccions amb l’estadística de la criminalitat, es comprova que més del 95% dels delictes comesos a Espanya durant el 2018 i el 2019 van comptar amb la influència de l’espai físic d’on es van produir. L’estudi quantifica la influència de paràmetres arquitectònics amb cadascuna de les fases del delicte (ideació, materialització i fugida/restabliment) i la sensació d’inseguretat. Els paràmetres són extrets de la UNE-EN 14383, la metodologia CPTED i altres autors. Es conclou que tots els paràmetres arquitectònics estudiats influeixen en la seguretat real i percebuda. Són la il·luminació, el manteniment, la visibilitat, les instal·lacions, la façana i els seus buits els més influents en totes les etapes del delicte. A més dels influeixen, a la fase de prevenció les instal·lacions, façana i els seus buits. A la fase de materialització els recorreguts d’evacuació, buits i accessos. I al restabliment/fugida els recorreguts d’evacuació i la distribució interior. L’Arquitectura no és l’únic element influent sobre el delinqüent, però l’article mostra que sí que impacta en gran mesura en la criminalitat. Per això, es proposa utilitzar recursos arquitectònics que incrementin la seguretat real i percebuda. D’aquesta manera, s’incrementaria la seguretat de la víctima potencial i es reduiria la delinqüència. Analyzing the crimes of the Penal Code, it is concluded that 47.79% of the criminal offenses count with influence of the environment of where they are committed. Relating these 47.79% offenses with the crime statistics, it is verified that more than 95% of the crimes committed in Spain during 2018 and 2019 counted with the influence of the physical space of where they occurred. The study quantifies the influence of architectural parameters with each of the phases of the crime (ideation, materialization and escape/establishment) and the feeling of insecurity. The parameters are extracted from UNE-EN 14383, CPTED methodology and other authors. It is concluded that all the architectural parameters studied influence in some way the real and perceived security. Lighting, maintenance, visibility, installations, the façade and its openings are the most influential in all stages of the crime. In the prevention phase, the facilities, facade and their openings are also influential in the prevention phase. In the materialization phase, the evacuation routes, openings and accesses. And in the restoration/escape phase, the evacuation routes and the interior layout. Architecture is not the only element that influences offenders, but the article shows that it does have a major impact on crime. Therefore, it is proposed to use architectural resources that increase real and perceived security. This would increase the security of the potential victim and reduce crime. Analizando los delitos del Código Penal, se concluye que el 47,79% de las infracciones penales cuentan con influencia del entorno de donde se cometen. Relacionando estas 47,79% infracciones con la estadística de la criminalidad, se comprueba que más del 95% de los delitos cometidos en España durante el 2018 y 2019 contaron con la influencia del espacio físico de donde se produjeron. El estudio cuantifica la influencia de parámetros arquitectónicos con cada una de las fases del delito (ideación, materialización y huida/restablecimiento) y la sensación de inseguridad. Los parámetros son extraídos de la UNE-EN 14383, la metodología CPTED y otros autores. Se concluye que todos los parámetros arquitectónicos estudiados influyen de algún modo en la seguridad real y percibida. Son la iluminación, el mantenimiento, la visibilidad, las instalaciones, la fachada y sus huecos los más influyentes en todas las etapas del delito. Además de los influyen, en la fase de prevención las instalaciones, fachada y sus huecos. En la fase de materialización los recorridos de evacuación, huecos y accesos. Y en el restablecimiento/huida los recorridos de evacuación y la distribución interior. La Arquitectura no es el único elemento influyente sobre el delincuente, pero el artículo muestra que sí impacta en gran medida en la criminalidad. Por ello, se propone utilizar recursos arquitectónicos que incrementen la seguridad real y percibida. De esta forma se incrementaría la seguridad de la víctima potencial y se reduciría la delincuencia.

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.

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)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.472
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.004
Science and technology studies0.0020.005
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.343
Teacher spread0.330 · 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