Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 5

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  przestępczość przeciwko mieniu
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
PL
Celem pracy jest analiza i opis zmian poziomu przestępczości przeciwko mieniu w Polsce w latach 2002-2015 z wykorzystaniem analizy redundancji (Redundancy Analysis) oraz zwrócenie uwagi na znaczenie metod graficznych przy interpretacji uzyskanych wyników. W analizie redundancji (kanonicznej formie analizy głównych składowych) w charakterze zmiennych zależnych wykorzystano wskaźniki natężenia pięciu rodzajów przestępstw przeciwko mieniu, natomiast w charakterze zmiennych objaśniających – funkcje własne (eigenfunctions) wyznaczone metodą asymetrycznych wektorów własnych (Asymmetric Eigenvector Maps). Uzyskane wyniki przedstawiono graficznie na triplotach. Ze względu na ograniczoną objętość pracy pokazano wyniki dla trzech wybranych województw
PL
Analiza redundancji (RDA) jest kanoniczną formą analizy głównych składowych (PCA) i należy do tzw. liniowych technik ordynacyjnych. Celem analiz ordynacyjnych jest przedstawienie związków między obiektami i zmiennymi objaśnianymi/objaśniającymi w przestrzeni o jak najniższym wymiarze. Analiza redundancji jest także jedną z metod eksploracyjnej analizy danych. Graficzna prezentacja wyników z wykorzystaniem diagramów ordynacyjnych (biplotów i triplotów) może ułatwić analizę powiązań między zmiennością rozkładów badanych zmiennych i czynnikami mogącymi wpływać na tę zmienność. W artykule zastosowano analizę redundancji do oceny zależności między wybranymi czynnikami społeczno‑ekonomicznymi a poziomem przestępczości przeciwko mieniu w Polsce.
EN
Redundancy analysis (RDA) is a canonical form of principal components analysis (PCA) and is one of, so‑called, linear ordination techniques. The goal of ordination is to represent objects and response variables relationships as faithfully as possible in a low‑dimensional space. Redundancy analysis is also a technique of exploratory data analysis. Graphical presentation of the results using the ordination biplots or triplots can facilitate the analysis of the relationship between the variation in the set of the response variables and the variation of the explanatory variables. In the paper, redundancy analysis was applied to assess the relationships between the selected socio‑economic factors and the intensity of the crime against property in Poland.  
PL
Zaletą liniowych technik ordynacyjnych (analizy głównych składowych – PCA i analizy redundancji – RDA) jest m.in. możliwość prezentacji graficznej uzyskanych wyników w przestrzeni dwuwymiarowej z wykorzystaniem diagramów ordynacyjnych (biplotów i triplotów). W pracy omówiono metody wizualizacji wyników PCA i RDA oraz zwrócono uwagę na rolę metod graficznych przy interpretacji uzyskanych wyników. Ze względu na wykorzystane w przykładzie dane liczbowe, szczegółowym celem pracy jest ocena wpływu wybranych czynników społeczno-ekonomicznych na przestępczość przeciwko mieniu w Polsce oraz ocena przydatności metod wizualizacji w tego typu analizach.
PL
Głównym problemem badawczym niniejszego artykułu jest sprawdzenie, czy i w jaki sposób wybrane formy i funkcje zagospodarowania przestrzeni miejskiej wpływają na rozmieszczenie kradzieży oraz kradzieży z włamaniem. W analizie wykorzystano dane dotyczące przestępstw zarejestrowanych w latach 2016–2018 w obrębie administracyjnych granic miasta Krakowa. Rezultaty przeprowadzonych badań są zasadniczo zgodne z wynikami podobnych analiz w zakresie, w jakim wskazują one na związek pomiędzy wzmożoną aktywnością przestępczą sprawców a dostępnością potencjalnych ofiar lub obiektów ataku. Większe zagęszczenie zarówno przestępstw ogółem, jak i kradzieży ogółem występowało przede wszystkim w tych obiektach lub bezpośredniej bliskości obiektów, które w różnych celach gromadzą duże zbiorowości (węzły aktywności) lub są miejscem licznych przepływów ludzkich (węzły komunikacji). Co jednak istotne, jedne tego typu funkcje zagospodarowania współwystępują ze zwiększonym zagęszczeniem wszystkich typów kradzieży, inne zaś jedynie niektórych z nich. Wyniki niniejszych badań nie pozostają natomiast w zgodzie z podstawowym założeniem teorii racjonalnego wyboru, wskazując na wysokie zagęszczenie przestępstw w bezpośrednim sąsiedztwie kamer monitoringu publicznego i prywatnego, jak również w odległości do 50 metrów od komisariatów policji.
EN
The main research problem of this article is to check whether and how selected land use and facilities influence the spatial distribution of different kinds of urban thefts (and burglary) in Krakow. The analysis uses data on all crimes committed in Krakow in the years 2016–2018. Its results are generally consistent with the results of other similar studies in so far as they indicate a relationship between the increased criminal activity of perpetrators and the availability of potential victims or objects of attack. Both the higher density of crimes in general and theft in general occurred above all in facilities or in the immediate vicinity of facilities which accumulate large communities for various purposes (activity nodes) or in places which produce the high intensity of people flows (communication nodes). One land use and facilities coexist with an increased density of all types of thefts, while others coexist only with some of them. The results, however, seem inconsistent with the rational choice theory assumptions as high crime density rates were observed in the immediate vicinity of public and private monitoring cameras, as well as within 50 meters of police stations.
PL
This study aimed to examine the relationship between environmental facilities as risk factors and crime. Police data of property and violent criminal offences registered during 2018 in the city of Niš, Republic of Serbia, has been geocoded. Grid cells of 100 by 100 meters were designed as spatial units for the analysis, and geoinformation data of 12 different facilities were extracted from GIS. The negative binomial regression model was constructed to investigate crime risky facilities. The crime is mostly related to facilities as banks and exchange offices, bus stops, gyms and recreational centers. On the other hand, cafes, nightclubs, and big shopping centers were not significantly associated with crime. Finally, limitations, practical and theoretical usage of the research are discussed. Prezentowane badanie ma na celu analizę relacji przestrzeni i obiektów w niej rozmieszczonych oraz przestępczości. W analizach wykorzystano dane policyjne o przestępczości zarejestrowanej w 2018 roku – czynach przeciwko mieniu i z użyciem przemocy popełnionych w mieście Niš w Serbii. Dane te zostały poddane geokodowaniu, względem miejsc zdarzeń przestępczych. Jednostką przestrzenną była komórka siatki o wymiarach 100 na 100 metrów. Dane geoinformacyjne o 12 rodzajach obiektów uzyskano za pomocą oprogramowania GIS. Celem zbadania związku między wybranymi obiektami a przestępczością wykorzystano model regresji dwumianowej. Wyniki przeprowadzonych analiz pokazały, że przestępczość występuje najczęściej w przestrzeniach, w których mieszczą się banki, kantory, znajdują się w niej przystanki autobusowe, restauracje, siłownie czy ośrodki rekreacyjne. Nieistotny statystycznie z kolei okazał się związek między występowaniem przestępczości a rozmieszczeniem takich obiektów jak: kawiarnie, kluby nocne czy duże centra handlowe. W artykule zostały omówione także ograniczenia oraz praktyczne i teoretyczne możliwości zastosowania przeprowadzonych analiz.
EN
This study aimed to examine the relationship between environmental facilities as risk factors and crime. Police data of property and violent criminal offences registered during 2018 in the city of Niš, Republic of Serbia, has been geocoded. Grid cells of 100 by 100 meters were designed as spatial units for the analysis, and geoinformation data of 12 different facilities were extracted from GIS. The negative binomial regression model was constructed to investigate crime risky facilities. The crime is mostly related to facilities as banks and exchange offices, bus stops, gyms and recreational centers. On the other hand, cafes, nightclubs, and big shopping centers were not significantly associated with crime. Finally, limitations, practical and theoretical usage of the research are discussed.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.