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World File Search System犯罪率
低排放研究中心博士生
特隆赫姆市是一座现代化的欧洲城市，拥有丰富的文化景观。特隆赫姆是挪威的创新之都，人口为 20 万。挪威的福利制度，包括医疗保健、学校、幼儿园和整体平等，可能是世界上最好的。专业的儿童日托很容易获得。此外，特隆赫姆提供了很好的教育机会（包括国际学校）和享受自然、文化和家庭生活的可能性，犯罪率低，空气质量好。
提供技术来评估和促进自然接触
接触大自然可以减少疾病、降低犯罪率、增强社区凝聚力、减缓病毒和细菌性疾病的传播。与运动或饮食的改变一样，接触大自然可以预防和治疗许多严重疾病。此外，接触大自然的潜在优势包括几乎零成本（相对于传统医疗干预）、安全和实用（不需要训练有素的专业人员的个性化关注）。很少有药物或其他干预措施可以拥有这些属性。然而，在自然量化、暴露评估和跟踪、创新数据源整合以及其他耗时的分析技术等领域，可用的实用工具很少。此外，我们缺乏对自然或自然暴露的标准测量的共识。最后，至少在美国，公众对大自然的好处的宣传或理解有限。
住宿简讯 2024 年 10 月
太阳能路灯：Beeshoek 矿和 Tsantsabane 地方政府合作，旨在提高夜间能见度，为社区成员营造一个安全的环境。此次合作得到了市政当局和 Beeshoek 矿之间现有的谅解备忘录 (MO A) 的支持，强调了双方对改善基础设施和安全措施的共同承诺。该项目的主要目标是提高夜间能见度，从而有助于降低犯罪率，提高 Postmasburg 居民（包括 Beeshoek 矿的员工及其家人）的整体安全。通过使用太阳能路灯升级电力基础设施，这一举措不仅提高了夜间能见度，而且符合可持续能源实践。使用太阳能可减少对环境的影响，并确保即使在停电期间也能持续运行。
警务技术的演变和发展
犯罪率和城市混乱。委员会提倡联邦政府为州和地方刑事司法机构提供资金，以支持他们的工作。它呼吁建立后来成为 911 系统的紧急呼叫处理系统，并建议机构购买计算机以自动化其功能。但即使在早期联邦政府数亿美元的启动帮助下，计算机化仍然进展缓慢。直到最近几年，许多机构才发现信息技术的使用非常有帮助。例子包括指纹数据库、计算机化的犯罪地图和记录管理系统，从盘点财产和编目证据到计算可解性因素，无所不包。
3083-ID-006-北方Wich开发框架
有一个原因，为什么在2022年的Rightmove调查中将Northwich被评为英国最幸福的地方之一。这是家庭的好地方，有一些表现最高的学校，其低犯罪率为您提供了安全和安全的环境。它具有战略地理位置，在曼彻斯特，利物浦和切斯特的三个成功的西北城市的三个成功范围内。该镇有一个敬业和活跃的社区，其中包括一个镇中心的业务改善区（BID），该区域旨在使北威奇成为业务和社区可以蓬勃发展的地点。Northwich拥有无数的宝贵资产，现在是时候借鉴这些优势，以使该镇发挥其全部潜力并成为充满活力，成功的地理位置，并且是一个生活，工作和参观的好城镇。
社会企业、风险与机遇之间的良好协同作用……
摘要：本文主张社会企业可以通过解决有犯罪前科的人的就业障碍，在降低再犯罪率方面发挥重要作用。本文还认为，此前在这一领域的讨论缺乏对社会企业模式如何解决与犯罪行为相关的更广泛、更复杂的犯罪风险因素的充分关注。作者假设，社会企业模式可以在风险-需求-响应 (RNR) 和停止范式中发挥多方面的作用，通过利用广泛的心理社会支持，消除耻辱和偏见，提高自我效能，降低再犯罪率。在确定雇用有犯罪前科的人的社会企业成功的关键主题和因素的同时，作者重点关注了韦克斯福德郡玉米市场项目运营的两家社会企业。他们强调了在采用社会企业模式时衡量成果的重要性，并描述了玉米市场项目中使用的一个系统，用于衡量十个心理社会领域的客户成果。最后，作者探讨了未来方向和加强该模式能力以增强戒毒能力的潜在机会。他们发出警告，强调在资金、政策支持以及对社会企业计划进行更严格评估的需要方面仍然存在重大挑战。作者得出结论，除了就业之外，社会企业模式还有潜力在加强戒毒方面提供更广泛的支持。关键词：戒毒、社会企业、风险-需求-响应 (RNR)、再犯罪、社会心理、自我效能、耻辱、康复、犯罪成因、结果、循证。
预测和预防犯罪
抽象的预测警务是指数据分析，人工智能和机器学习技术的应用，以预测潜在的犯罪活动。通过利用历史犯罪数据，人口统计信息和实时意见，预测警务旨在确定犯罪热点，有效地分配警察资源，并最终防止犯罪。这种技术驱动的方法在全球执法机构中寻求打击犯罪率上升的同时，同时最大程度地利用有限的资源，他们在全球范围内获得了关注。此摘要探讨了预测警务在预防犯罪方面的有效性，并应对其收益和挑战。在积极的一面，预测性警务表明，通过加强犯罪可能性高的官员的战略部署来降低犯罪率的承诺，从而导致更快的响应时间和犯罪事件的减少。但是，存在与数据模型，隐私问题以及边缘化社区过度过度积极性的偏见有关的问题。预测警务的有效性与数据输入的质量，算法的透明度以及围绕其实施的道德考虑密切相关。背景信息预测性警务是一种使用数据分析，统计算法和机器学习技术来预测犯罪活动并指导警察行动的执法策略。这种方法旨在通过预测可能发生犯罪的何时何地来增强预防犯罪，从而更具战略性的资源和干预工作。历史上下文的预测警务概念是从传统的犯罪分析技术演变而来的，该技术的重点是分析过去的犯罪数据以识别趋势和模式。随着技术和数据科学方面的进步，预测性警务变得更加复杂，利用复杂的算法和大型数据集来生成预测和建议。大数据的兴起，加上计算能力的改善，已大大扩大了预测性警务工具的范围和准确性。技术组件
基于 GIS 的开放空间与犯罪可能性分析
本研究使用地理信息系统 (GIS) 确定多个大都市区域的犯罪行为趋势，探索奥韦里首都特区的开放空间与犯罪发生率之间的空间关系。奥韦里首都特区的开放空间是休闲、社交活动和植被的重要场所，但存在一些特殊问题，可能成为犯罪活动的潜在中心。本研究使用空间分析来研究这些开放区域及其周围的土地使用、人口密度和基础设施如何影响不同的犯罪水平。数据研究通过确定犯罪率较高的特定区域（这些区域与照明不足、能见度低和交通不便等环境特征有关），强调了城市建筑的物理方面如何影响安全。