当前位置: X-MOL 学术J. Geogr. Syst. › 论文详情
Our official English website, www.x-mol.net, welcomes your feedback! (Note: you will need to create a separate account there.)
Multiscale spatiotemporal patterns of crime: a Bayesian cross-classified multilevel modelling approach
Journal of Geographical Systems ( IF 2.8 ) Pub Date : 2019-08-02 , DOI: 10.1007/s10109-019-00305-2
Matthew Quick

Characteristics of the urban environment influence where and when crime events occur; however, past studies often analyse cross-sectional data for one spatial scale and do not account for the processes and place-based policies that influence crime across multiple scales. This research applies a Bayesian cross-classified multilevel modelling approach to examine the spatiotemporal patterning of violent crime at the small-area, neighbourhood, electoral ward, and police patrol zone scales. Violent crime is measured at the small-area scale (lower-level units) and small areas are nested in neighbourhoods, electoral wards, and patrol zones (higher-level units). The cross-classified multilevel model accommodates multiple higher-level units that are non-hierarchical and have overlapping geographical boundaries. Results show that violent crime is positively associated with population size, residential instability, the central business district, and commercial, government-institutional, and recreational land uses within small areas and negatively associated with civic engagement within electoral wards. Combined, the three higher-level units explain approximately fifteen per cent of the total spatiotemporal variation of violent crime. Neighbourhoods are the most important source of variation among the higher-level units. This study advances understanding of the multiscale processes influencing spatiotemporal crime patterns and provides area-specific information within the geographical frameworks used by policymakers in urban planning, local government, and law enforcement.

中文翻译:

犯罪的多尺度时空模式:贝叶斯交叉分类多层次建模方法

城市环境的特征影响犯罪事件发生的地点和时间;但是,过去的研究经常分析一个空间尺度的横截面数据,而没有考虑影响跨多个尺度的犯罪的过程和基于地点的政策。这项研究采用贝叶斯交叉分类多层次建模方法,以检验小区域,社区,选举区和警察巡逻区范围内暴力犯罪的时空格局。暴力犯罪是在小范围内(较低级别的单位)进行衡量的,小范围内则是在社区,选举区和巡逻区(较高级别的单位)中嵌套的。交叉分类的多层次模型可容纳多个非层次结构且具有重叠地理边界的高层单元。结果表明,暴力犯罪与人口规模,居住区的不稳定,中央商业区以及小区域内的商业,政府机构和娱乐用地有正相关关系,而与选举区中的公民参与负相关。这三个较高级别的部门加在一起解释了暴力犯罪时空变化总量的约15%。邻居是高层单位之间最重要的变化来源。这项研究提高了对影响时空犯罪模式的多尺度过程的理解,并在城市规划,地方政府和执法中的决策者使用的地理框架内提供了特定区域的信息。中央商业区,以及小区域内的商业,政府机构和休闲用地,与公民在选民区的参与有消极关系。这三个较高级别的部门加在一起解释了暴力犯罪时空变化总量的约15%。邻居是高层单位之间最重要的变化来源。这项研究提高了对影响时空犯罪模式的多尺度过程的理解,并在城市规划,地方政府和执法中的决策者使用的地理框架内提供了特定区域的信息。中央商务区,以及小区域内的商业,政府机构和娱乐用地,与公民在选民区的参与有消极关系。这三个较高级别的部门加在一起解释了暴力犯罪时空变化总量的约15%。邻居是高层单位之间最重要的变化来源。这项研究提高了对影响时空犯罪模式的多尺度过程的理解,并在城市规划,地方政府和执法中的决策者使用的地理框架内提供了特定区域的信息。这三个较高级别的单位解释了暴力犯罪时空变化总量的约15%。邻居是高层单位之间最重要的变化来源。这项研究提高了对影响时空犯罪模式的多尺度过程的理解,并在城市规划,地方政府和执法中的决策者使用的地理框架内提供了特定区域的信息。这三个较高级别的单位解释了暴力犯罪时空变化总量的约15%。邻居是高层单位之间最重要的变化来源。这项研究提高了对影响时空犯罪模式的多尺度过程的理解,并在城市规划,地方政府和执法中的决策者使用的地理框架内提供了特定区域的信息。
更新日期:2019-08-02
down
wechat
bug