Repenser la mobilité criminelle
Bibliographic record
Abstract
Notre compréhension de la mobilité criminelle repose presque exclusivement sur des études sur le journey-to-crime qui portent sur l'analyse des distances parcourues par les délinquants entre leur domicile et le lieu de leurs crimes. Dans cette thèse, nous nous demandons d'abord si la pertinence théorique et la validité méthodologique sous-jacente à la mesure de journey-to-crime ont été suffisamment démontrées pour justifier son influence dominante dans le domaine de la criminologie environnementale. Sur la base d'une analyse critique des recherches sur le journey-to-crime, nous soutenons que si l'intérêt pour la mesure est compréhensible, il existe de meilleures façons de mesurer la mobilité criminelle. Nous démontrons que certains postulats implicites qui la sous-tendent sont trompeurs et que de nombreux biais méthodologiques limitent son utilité. Nous suggérons que pour mieux comprendre la mobilité criminelle, le journey-to-crime devrait devenir complémentaire à de nouvelles mesures plus raffinées. Des implications pour les études futures sont proposées. Nous quantifions ensuite de manière empirique les différents biais méthodologiques de la mesure de journey-to-crime en examinant dans quelle mesure ceux-ci affectent sa capacité à estimer le « véritable » trajet effectué par les délinquants lors de la perpétration de leurs crimes. À l'aide de données policières, d'entrevues et de technologies numériques de cartographie, l'itinéraire détaillé emprunté par 98 délinquants lors de 449 crimes de vol est reconstitué afin de tester certaines des hypothèses qui sous-tendent la mesure de journey-to-crime. Les données policières utilisées pour calculer les distances résidence-crime se sont révélées être suffisamment fiables au niveau du lieu du crime, mais peu fiables pour ce qui est du lieu de résidence du délinquant. Plusieurs raisons sont fournies pour expliquer pourquoi les policiers ont de la difficulté à identifier correctement où un délinquant réside réellement le jour d'un crime donné. La résidence des délinquants s'est distinguée comme un endroit important de leur parcours criminel, mais le trajet effectivement emprunté par ces derniers s'est avéré beaucoup plus complexe que l'itinéraire résidence-crime-résidence présumé par la mesure de journey-to-crime. Malgré ses nombreuses lacunes, nos résultats ont démontré que cette mesure pouvait quand même être considérée comme une estimation valide et utile de la distance totale réellement parcourue lors d'un crime par les auteurs de vols qualifiés et d'autres vols, mais pas par les auteurs de cambriolages et de vols de véhicule à moteur. Les implications pour la recherche sur la mobilité criminelle et les études futures sont abordées. Nous investiguons finalement le nomadisme criminel, soit la propension d'un individu à s'engager dans des déplacements interurbains continus ou intermittents comme moyen de faire face aux conséquences de son mode de vie criminel (p. ex., stigmatisation, pauvreté, désorganisation, etc.) et/ou comme stratégie d'adaptation à la réalité d'être un « criminel de carrière ». L'itinéraire des crimes commis au Canada pendant la carrière criminelle de 448 hommes reconnus coupables d'infractions sexuelles a été reconstitué grâce à des entrevues individuelles et à l'analyse détaillée de casiers judiciaires. Cinq composantes distinctes du nomadisme criminel (c.-à-d., nombre de trajets, nombre de points nodaux, longueur des routes, étendue géographique de la criminalité et superficie de la zone d'activité mesospatiale), inspirées de la théorie des patrons criminels (crime pattern theory), sont suggérées et analysées. Les résultats montrent que le nomadisme criminel est davantage la réalité de gens de race blanche, jeunes et éduqués, qui ont une carrière criminelle prolifique entrecoupée de longues peines d'incarcération. Les délinquants nomades n'errent pas au hasard, mais semblent plutôt chercher des opportunités et un retour à une certaine forme d'anonymat. Les variables relatives aux infractions sexuelles n'ont pas apporté une contribution significative aux modèles de prédiction, ce qui donne à penser que le nomadisme criminel est davantage un phénomène criminel général que spécifique aux infractions sexuelles. Nos résultats suggèrent qu'une carrière criminelle prolifique est généralement associée à un mode de vie nomade et géographiquement dispersé. Les implications pour les politiques publiques et les études futures sont abordées.
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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 | 0.010 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".