Citation de kheymrad

Citation de Diacosme1
Depuis quand les conditions socio-économiques ont une portée prédictive plus forte que les conditions héréditaires pour prédire le crime ?

depuis toujours

FAUX.

Pratt et Cullen ont, en 2005, dans Assessing Macro-Level predictors and theories of crime : a meta-analysis, méta-analysé 153 études sur la pauvreté et estimé une taille d’effet moyenne de .253 avec 59% des résultats étant statistiquement significatifs, 167 études sur l’inégalité avec une taille d’effet moyenne de. 207 et 55% des effets comme étant statistiquement significatifs, et 204 études sur le chômage avec un effet moyen de .135 et 44% des résultats comme statistiquement significatifs. Au regard du lien prédictif entre la pauvreté et le crime, il semble donc bien que ce dernier soit sinon faible, du moins peu conclusif.

De même, Nivette aura méta-analysé 37 études regardant les prédicteurs des taux de criminalité nationaux. Pour la richesse nationale, la taille moyenne de l’effet était de -0,55, par conséquent non significative statistiquement. En ce qui concerne l’inégalité des revenus, la taille moyenne de l’effet variait de 0,224 à 0,416 selon la façon dont l’inégalité des revenus était mesurée. Dans les deux cas, la taille de l’effet était statistiquement significative. La relation entre le chômage et le crime (sur seulement 4 études) était de 0,043 et donc, non significative : http://journals.sagepub.c[...]/10.1177/1088767911406397

Le sociologisme marxiste est INOPÉRANT et INEFFICACE pour prédire le crime.

Les conditions héréditaires, en revanche...

Land, McCall et Cohen, en 1990, dans Structural Covariates of homicidal rates : are there any invariances across time and space ? ( http://myweb.fsu.edu/bstu[...]mccall_cohen-ajs-1995.pdf

) ont recueilli des données sur les taux d’homicides dans les villes, les zones statistiques métropolitaines standard (SMSA) et les états pour les années 1960, 1970 et 1980. Chaque année, ils incluaient les 50 états et toutes les villes et SMSA inclus dans le recensement. Ils ont ensuite examiné comment les 11 variables suivantes prédisaient la variation de la criminalité entre ces zones : taille de la population, densité de population, pourcentage de personnes noires, pourcentage entre 15 et 29 ans, pourcentage de divorcés, pourcentage d’enfants sans deux parents, revenu familial médian, l’inégalité des revenus, le taux de chômage, et si la ville / SMSA / État était ou non dans le sud.

Toutes ces variables ont été entrées dans un modèle de régression unique, ce qui signifie que la taille estimée de l’effet pour chaque variable tenait toutes les 10 autres variables constantes. Cette analyse a donc produit 9 modèles totaux expliquant la variation de la criminalité dans les villes, les SMSA et les états, sur une période de trois décennies.

Dans ces 9 modèles, la race était un meilleur prédicteur de l’homicide que le chômage, la pauvreté et le revenu médian, dans 7 ou 78% des cas, et un meilleur prédicteur que l’inégalité du revenu dans 8 ou 89% des cas. Ainsi, au cours de trois décennies synthétisant de très grands ensembles de données, la race était un meilleur prédicteur des taux d’homicides que les variables économiques.

En d’autres termes : plus une zone géographique compte d’individus noirs, et plus cette dernière tend à être criminogène, même en contrôlant les effets de la pauvreté, du chômage et des inégalités.

Une autre analyse pertinente a été réalisée par Ron Unz, propriétaire d’Unz.com. Unz en 2013 a examiné comment inter-agissaient le revenu médian, la densité de population, la pauvreté et le pourcentage d’afro-américains, corrélé avec les taux de criminalité des grandes villes américaines entre 2006 et 2011. Il a constaté que la taille de la population noire constitue un prédicteur nettement meilleur que les autres variables testées : http://www.unz.com/articl[...]ace-and-crime-in-america/

De même, le rapport « The Color of Crime » de la New Century Foundation a analysé les taux de crimes violents des 50 États américains et de DC pour l’année 2005. L’analyse a révélé que les taux de criminalité violente pour ces états étaient corrélés à 0,81 au taux de Noirs ou d’hispaniques, à 0,37 avec le pourcentage de décrochage scolaire de l’État, à 0,36 avec le taux de pauvreté des États, et à 0,35 avec le taux de chômage de l’État.

Templer et Rushton 2011 ont répliqué les résultats de la New Century Foundation. Ils ont analysé la variation de la criminalité dans ces 50 États américains et ont constaté que le pourcentage de la population noire était plus élevé que le revenu moyen pour les meurtres (0,84 à 40), les vols qualifiés (0,77 contre 0,06) et les voies de fait (.54 vs -.23). Le document a trouvé que le revenu était un prédicteur plus fort que la taille de la population noire pour les taux de viol (-16 v -.22), mais ni l’un ni l’autre de ces corrélats ne se montrent statistiquement significatifs ou importants : https://www.sciencedirect[...]cle/pii/S0160289611000900

Kposowa, Breault et Harrison en 1995 ont analysé la variation de la criminalité dans 2 078 comtés américains. Comme on peut le voir ci-dessous (les coefficients bêta normalisés sont sous la colonne «bêta»), le pourcentage de la population noire est une variable explicative plus forte que la pauvreté, l’inégalité des revenus (gini) et le chômage, pour expliquer les différences entre la propriété et les crimes violents : http://www.jstor.org/stab[...]=1#page_scan_tab_contents

Enfin, nous avons Zaw et Darity qui, en 2016, ont comparé la probabilité d’incarcération des Noirs, des Hispaniques et des Blancs entre 1985 et 2012, compte tenu de leur valeur nette en 1985. C’est la seule étude à ma connaissance qui compare directement les taux d’incarcération des Noirs, des Hispaniques et des Blancs, à différents niveaux de revenu.



Le graphique vient de Max Ehrenfreund : http://urlz.fr/6DGZ

et se fonde sur les données de l’étude de Zaw et Darity ici : http://urlz.fr/6DH2

Sukr qui révèle son vrai visage :