Utilisation des services de police guidés par le renseignement pour lutter contre les vols de banque à Rio Grande do Norte, au Brésil
Barre latérale de l'article
Contenu principal de l'article
Résumé
Les vols de banque sont l'un des plus grands défis auxquels est confrontée la police au Brésil,
principalement son type le plus violent, connu sous le nom de "Novo Cangaço". Ce genre de
le crime se produit lorsqu'un gang de nombreux criminels lourdement armés attaque
une petite ville, utilisant la violence et l'intimidation comme armes pour voler tout le monde
les banques qui existent à cet endroit. Ce problème est encore plus important dans la région du Nord-Est.
du Brésil. Au cours de ce travail, nous montrerons comment Intelligence Led Policing,
l'une des techniques les plus modernes de gestion policière a été utilisée par la police fédérale
et l'État pour réduire les vols de banque à Rio Grande do Norte, l'un des États situés
situé dans la région nord-est du Brésil. Nous présenterons également comment nous pouvons utiliser
une technique de Machine Learning pour aider les décideurs policiers
sélectionner les meilleures options pour maximiser l'impact.
Renseignements sur l'article
Rubrique
Cette œuvre est sous licence Creative Commons Attribution - Pas d'Utilisation Commerciale 4.0 International.
La revue a des droits exclusifs sur la première publication, imprimée et/ou numérique, de ce texte académique, qui n'affecte pas le droit d'auteur de la personne responsable de la recherche.
La reproduction (totale ou partielle) du matériel publié dépend de la mention expresse de cette revue comme origine, en citant le volume, le numéro d'édition et le lien DOI pour renvoi. Aux fins des droits, la source de publication originale doit être enregistrée.
L'utilisation des résultats publiés ici dans d'autres véhicules de divulgation scientifique, même par les auteurs, dépend de l'indication expresse de cette revue comme moyen de publication originale, sous peine de caractériser une situation d'auto-plagiat.
______________________________________________
Informations supplémentaires et déclarations de l'auteur
(intégrité scientifique)
Déclaration de conflit d'intérêts : Le ou les auteurs confirment qu'il n'y a pas de conflits d'intérêts dans la conduite de cette recherche et la rédaction de cet article.
Déclaration de paternité : tous les chercheurs et uniquement ceux qui satisfont aux exigences de paternité de cet article sont répertoriés en tant qu'auteurs ; tous les co-auteurs sont entièrement responsables de ce travail dans son intégralité.
Déclaration d'originalité : le ou les auteurs garantissent que le texte publié ici n'a pas été publié auparavant ailleurs et que la future republication ne sera faite qu'avec une référence expresse au lieu de publication d'origine ; certifie également qu'il n'y a pas de plagiat de matériel tiers ou d'auto-plagiat.
______________________________________________
Archivage et diffusion
Le PDF final publié peut être archivé, sans restriction, sur n'importe quel serveur, indexeur, référentiel ou page personnelle en libre accès, comme Academia.edu et ResearchGate.
Comment citer
Références
BARROSO, L. C. “Pesquisa FEBRABAN de tecnologia Bancária: análise 2011 a 2018.” Informe ETENE, dezembro de 2019.
BRANTIGHAM, P J; P L BRANTINGHAM. Patterns in Crime. New York: Macmillian, 1984.
BRASIL. “Inquérito Policial nº 0208/2016-4 - DPF/MOS/SR/PF/RN.” Polícia Federal, 2016.
CHAINEY, S; RATTCLIFFE. Gis and Crime Mapping. West Sussex: John Wiley & Sons Ltd., 2005.
COHEN, L. E.; FELSON, M. “Social Change and Crime Rate Trends: A Routine Activity Approach.” American Sociological Review v. 44 ( 1979): 588-608.
DANTAS, A. “Geografia e epistemologia do Sul na obra de Milton Santos.” Mercator, 13 n. 3, 2014: 49-61.
DANTAS, G. F.; PERSIJN, A.; SILVA JUNIOR, A. P. Observatório de Segurança. agosto de 11 de 2006. ? http://www.conteudojuridico.com.br/?artigos&ver=2.21043&seo=1.
FELSON, M. Crime and Every Day Life: impact and implications for Society. Thousand Oaks: Pine Forge Press,
MENA, J. Investigative Data Mining for Security and Criminal Detection. Burlington: Elsevier Science, 2003.
QUEIROZ NETO, J F. A visual analytics approach for geocoded crime data. 2020. Tes e(Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2020.
RASCHA, S; V MIRJALILI. Python Machine Learning. Birmingham: Packt Publishing Ltd., 2017.
RATCLIFFE, J. H. Crime Mapping and the Training Needs of Law Enforcement. European Journal on Criminal Policy and Research, v. 10, n.1, 2003: 65-83.
RATCLIFFE, J. H. Harm-Focused Policing. Ideas in American Policing, September de 2015.
RATCLIFFE, J. H. Intelligence Led-Policing. Nova Iorque: Routdlege, 2011.
SANTOS, M. “O território e o saber local: algumas categorias de análise.” Cadernos IPPUR, ano XIII, n. 2, 1999, p. 15-26.
SANTOS, M. A Natureza do Espaço. São Paulo: EdUSP, 2006.
SHERMAN, L. W. et al. Preventing Crime: what works, what doesn't, what's promising. National Institue of Justice Research in Brief, 1998 p. 1-19.
SILVA JUNIOR, T. J. Operações de inteligência aplicadas à repressão de crimes violentos contra o patrimônio da União. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso. (Especialização em Inteligência Policial) .Brasília: Academia Nacional de Polícia, 2014.
SILVA, E. V. S. Operações Especiais de Polícia Judiciária e Ruptura de Planos de Ataques Terroristas. Barueri: Novo Século Editora Ltda., 2017.
SILVA, W. C. P. Espaço geográfico e criminologia: topologia de segurança versus topologia do crime – uma análise da gestão de segurança do território e roubo a bancos no Nordeste. 2019. Tese. (Doutorado em Geografia). Departamento de Geografia - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2019.
SILVA, W. C. P. Inteligência geoespacial: seu impacto e suas contribuições nos modelos de gestão policial. Rio de Janeiro: Mallet Editora, 2016.
SILVEIRA, M. L. O espaço geográfico: da perspectiva geométrica à perspectiva existencial. GEOUSP - Espaço e Tempo, Issue 19, 2006: GEOUSP - Espaço e Tempo.