Abstract

Les taux de criminalité fournissent une mesure standardisée, à la fois bien connue et facile à comprendre, du niveau d'activités criminelles dans un endroit précis. Par contre, les taux de criminalité sont basés sur plusieurs hypothèses qui sont rarement discutées, voire mentionnées, dans la plupart des analyses scientifiques portant sur les crimes. Cet article se base sur une observation relativement simple : une population résidentielle n'est pas toujours une mesure appropriée du potentiel de contrevenants et de victimes dans une région. Une typologie des relations spatiales entre le contrevenant, la victime et l'évènement criminel est utilisée pour explorer les circonstances qui font en sorte que la taille de la population résidentielle soit le dénominateur approprié des taux de criminalité. Les modèles de régression spatiale suggèrent que la taille de la population résidentielle est révélatrice du nombre de contrevenants potentiels et des victimes de violence conjugale dans un secteur de recensement, qu'elle ne mesure que les cibles potentielles de cambriolage et qu'elle n'est tout simplement pas représentative de la population risquant d'être victime d'agressions perpétrées par un étranger, lesquelles ont eu lieu à Montréal, au Canada. Cet article met en doute l'usage traditionnel de taux de criminalité basés sur les populations résidentielles en recherche criminologique et démontre que les taux de criminalité conventionnels n'offrent de l'information exacte au sujet du risque que dans un nombre limité de situations.

Abstract

Crime rates provide a well-known and easy-to-understand standardized measure of the level of criminal activity of places. However, crime rates are based on several assumptions that are seldom discussed or even mentioned in most scientific analyses of crime. This article builds on a relatively simple observation: residential population is not always an appropriate measure of potential offenders and victims in an area. A typology of spatial relations between offender, victim, and criminal event is used to explore the circumstances under which residential population size is the appropriate denominator of crime rates. Spatial regression models suggest that residential population size is indicative of the number of both potential offenders and victims of domestic violence in a census tract, measures only potential targets of burglary, and was simply not representative of the population at risk of being involved in stranger assaults that took place in Montreal, Canada. This article challenges the traditional use of residential population-based crime rates in criminological research and demonstrates that conventional crime rates only offer accurate information about risk in a limited number of situations.

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Additional Information

ISSN
1911-0219
Print ISSN
1707-7753
Pages
pp. 263-277
Launched on MUSE
2013-04-18
Open Access
No
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