El mapa de las víctimas. Pertinencia de los mapas cognitivos compuestos en el análisis de la situación delictual a partir de un pequeño territorio
Bibliographic record
Abstract
Resumen Se pondera el uso de Mapas Cognitivos Compuestos (MCC) como herramienta criminométrica en comparación con lasdenuncias administrativas y reportes policiale. Se aplicaron los MCC en el sub-circuito policial de la Playa el Murciélago del cantón Manta como ejemplo de un pequeño territorio según los datos por denuncias y reportes policiales del DAID (Departamento de Análisis e Información del Delito, adscrita a la Policía Nacional del Ecuador). Se demostró la pertinencia del instrumento como herramienta de medición del delito, y se discuten los beneficios que aporta a la policía de proximidad y a la sociedad en general. Se encontró que, a través de esta herramienta, se reconocen tipos de delitos ocultos a la estadística policial y prosecutorial, dinámicas espaciales del delito, como, problemas de defensibilidad así como coincidencias en la detección de situaciones y oportunidades delictivas que confirman, mejoran y sobre todo, trascienden el relato policial. Las políticas aplicadas desde el instrumento tuvieron un claro impacto positivo en la reducción y/o percepción del delito para el territorio, medible por denuncias administrativas y reportes policiales antes y después de la implementación de las políticas asociables al instrumento.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".