Temat: czynniki przestępczości - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Zróżnicowanie przestrzenne przestępczości nieletnich w województwie wielkopolskim
Autorzy:: Kulczyńska, Katarzyna
Pawlak, Natalia
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/912004.pdf
Data publikacji:: 2018-04-20
Wydawca:: Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
Tematy:: przestrzenne zróżnicowanie przestępczości
czynniki przestępczości
nieletni sprawcy przestępstw
województwo wielkopolskie
Opis:: Celem artykułu jest zbadanie przestrzennego zróżnicowania przestępczości nieletnich, a także próba określenia czynników sprzyjających przestępczym zachowaniom nieletnich na obszarze województwa wielkopolskiego w układzie powiatów w latach 1999 i 2015. Analiza dotyczy zmian natężenia przestępczości nieletnich sprawców przestępstw i czynów przez nich popełnionych ze szczególnym uwzględnieniem przestępstw kryminalnych w kategorii przestępstwa narkotykowe, cechujących się najwyższymi wartościami wskaźników natężenia przestępstw. Uzupełnieniem prowadzonych analiz jest ustalenie współzależności pomiędzy poziomem przestępczości nieletnich a czynnikami przestępczości przy wykorzystaniu współczynnika korelacji liniowej Pearsona.
Źródło:: Rozwój Regionalny i Polityka Regionalna; 2017, 40; 127-147
2353-1428
Pojawia się w:: Rozwój Regionalny i Polityka Regionalna
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Rozmieszczenie i czynniki przestępczości w województwie łódzkim
Autorzy:: Mordwa, Stanisław
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1040874.pdf
Data publikacji:: 2020-09-21
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:: przestrzenne zróżnicowanie przestępczości
czynniki przestępczości
wskaźnik lokalizacji przestępstw LQC
regresja przestrzenna
województwo łódzkie
spatial crime distribution
crime factors
crime location quotient LQC
spatial regression
Łódzkie voivodeship
Opis:: Celem niniejszego artykułu jest analiza rozmieszczenia i koncentracji przestępstw stwierdzonych przez policję w latach 2015–2019 w województwie łódzkim. Ponadto celem opracowania jest wskazanie istotnych czynników o charakterze demograficznym i społeczno-ekonomicznym, które mają wpływ na natężenie przestępczości. Dane o liczbie przestępstw stwierdzonych (także w podziale na grupy przestępstw) oraz o 30 zmiennych potencjalnie wpływających na przestępczość pobrano z BDL GUS. Analiziepoddano 24 powiaty. Do analizy rozmieszczenia i koncentracji przestępczości wykorzystano wskaźniki natężenia przestępczości, lokalizacji przestępstw i autokorelację przestrzenną. W przypadku najistotniejszych sześciu czynników przestępczości ich wpływ określono konstruując modele regresji przestrzennej. Rozmieszczenie poszczególnych grup przestępstw stwierdzonych w województwie okazało się bardzo zróżnicowane. Za najbardziej zagrożony przestępczością uznano Piotrków Trybunalski oraz w mniejszym stopniu Łódź, Skierniewice oraz powiaty kutnowski, pabianicki, bełchatowski i radomszczański. Dwa czynniki o charakterze społecznym (liczba gospodarstw domowych korzystających ze środowiskowej pomocy społecznej poniżej kryterium dochodowego; liczba orzeczonych przez sąd eksmisji lokali mieszkalnych) określono za najistotniej wpływające na przestępczość.
The aim of this article is to analyse the spatial distribution and concentration of crimes registered by the police in 2015–2019 in the Lodzkie voivodeship. Furthermore, the aim of the study is to show important factors of crime in the voivodeship. Data on the number of identified crimes and on 30 variables potentially influencing crime were collected from the Central Statistical Office. 24 poviats (NUTS 4) were analysed. Crime rates, crime location quotient LQC and spatial autocorrelation indicators were used to analyse the spatial crime distribution and concentration. The influence of the most important six crime factors was determined by constructing spatial regression models. The spatial distribution of crimes in analysed voivodeship is strongly differentiated (but no pattern of crime was found). The second largest city – Piotrkow Trybunalski and the Lodz, Skierniewice, kutnowski, pabianicki, belchatowski, radomszczanski poviats are at risk of crimes. Two social factors (number of households benefiting from community social assistance under criterion of income, number of evictions from dwellings ruled by the court) were identified as having the most significant influence on crime rates.
Źródło:: Space – Society – Economy; 2020, 31; 157-189
1733-3180
2451-3547
Pojawia się w:: Space – Society – Economy
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "czynniki przestępczości" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język