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dc.contributor.advisorOuimet, Marc
dc.contributor.authorSchwinen, Quentin
dc.date.accessioned2017-05-25T14:22:18Z
dc.date.availableNO_RESTRICTIONfr
dc.date.available2017-05-25T14:22:18Z
dc.date.issued2017-03-28
dc.date.submitted2016-04
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1866/18691
dc.subjectMacrosociologiefr
dc.subjectVillesfr
dc.subjectTaux d’homicidefr
dc.subjectPerception de la criminalitéfr
dc.subjectSentiment de sécuritéfr
dc.subjectDésorganisation socialefr
dc.subjectMacrosociologyfr
dc.subjectCitiesfr
dc.subjectHomicide ratefr
dc.subjectCrime perceptionfr
dc.subjectSafety feelingfr
dc.subjectSocial disorganizationfr
dc.subject.otherSociology - Criminology and Penology / Sociologie - Criminologie et établissements pénitentiaires (UMI : 0627)fr
dc.titleAnalyse de la variation des taux d’homicide et de la perception de la criminalité à travers les grandes villes du mondefr
dc.typeThèse ou mémoire / Thesis or Dissertation
etd.degree.disciplineCriminologiefr
etd.degree.grantorUniversité de Montréalfr
etd.degree.levelMaîtrise / Master'sfr
etd.degree.nameM. Sc.fr
dcterms.abstractDe plus en plus d’études s’intéressent aux variations des taux d’homicides et de la criminalité à travers les villes. Ces dernières suggèrent que des facteurs sociaux, économiques et démographiques expliqueraient ces variations, comme le revenu national brut par habitant, les inégalité de revenus, la corruption, la consommation d’alcool, la taille des populations des villes, etc. Cependant, ces recherches ont été effectuées en Amérique du Nord majoritairement, et aucune ne s’est intéressée à ces variations à l’échelle mondiale. Ce mémoire analysera la variation des taux d’homicides à travers les grandes villes du monde en lien avec les prédicteurs déjà connus. Il intègrera en plus des données issues du site Numbeo.com sur la perception de la criminalité contre la personne et les bien, ainsi que le sentiment de sécurité le jour et la nuit. L’objectif est d’observer s’il existe des différences ou ressemblances au niveau des facteurs contributeurs des taux d’homicides des villes. La présente étude portera sur le taux d’homicide, la perception de la criminalité contre la personne et les biens et sur le sentiment de sécurité le jour et la nuit à travers 108 villes de la planète. L’objectif est d’identifier les principaux facteurs associés à la criminalité. Des analyses bivariées permettront de voir jusqu’à quel point ces variables se ressemblent, en plus de sélectionner les variables sociales, économiques et démographiques restantes à intégrer dans le modèle de régressions linéaires multiples. Les résultats des analyses multivariées indiquent que les inégalités sociales et la corruption sont les meilleurs prédicteurs des taux d’homicides, de la perception de la criminalité et du sentiment de sécurité. La corruption est ressortie plus forte concernant la perception de la criminalité et le sentiment de sécurité que les inégalités sociales comparées aux taux d’homicides. Ainsi, ces résultats établissent que les mêmes facteurs sont associés à la criminalité des villes comparées aux pays, même s’il existe quelques petites différences.fr
dcterms.abstractMore and more studies focus on variations in homicide rates and crime across cities. These suggest that social, economic and demographic factors explain these variations, such as gross national income per capita, income inequality, corruption, alcohol consumption, cities population size, etc. However, these searches were mainly conducted in North America, and none were interested in these changes across the planet. This thesis will investigate homicide rates, in respect to known predictors, of the largest cities across the world. It will also incorporate data from Numbeo.com about crime perception against person and property as well as the feeling of safety during the day and night. This is done to observe if differences or similarities in the factors linked to homicide rates in cities exist. This study will focus on the homicide rate, the crime perception against person and property as well as the feeling of safety in 108 cities across the globe. The goal is to identify principle-contributing factors to crime. Bivariate analysis will determine to which degree these three variables share common area and further, which variables form the social, economic and demographic variables can be appropriately integrated into the linear multiple regressions analysis model. Multivariate analysis results indicate that social income inequalities and corruption are the strongest predictors of homicide rates, crime perception and safety feeling. Corruption emerged stronger on crime perception and feeling of safety than social income inequalities compared to homicide rate. Thus, these results indicate that the same factors are associated with crime in cities as in countries, although some small differences exist.fr
dcterms.languagefrafr


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