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Enregistrement W1501101369 · doi:10.1111/j.1755-618x.2012.01298.x

Policy Legitimacy, Rhetorical Politics, and the Evaluation of City‐Street Video Surveillance Monitoring Programs in Canada

2012· article· fr· W1501101369 sur OpenAlexaffabout
D. Lett, Sean P. Hier, Kevin Walby

Notice bibliographique

RevueCanadian Review of Sociology/Revue canadienne de sociologie · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceLegitimacyPoliticsArtLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article examine l'évaluation et la légitimation de la vidéosurveillance en milieu urbain en Ontario, Canada. Nous démontrons comment sont promus, conçus et justifiés les programmes de surveillance sur la base des revendications de leur efficacité émises de manière rhétorique. Bien que les données de l'évaluation du programme ne corroborent généralement pas ses objectifs, pas plus qu'elles ne les supportent, nous montrerons de quelle manière les politiques langagières de la recherche en évaluation de la vidéosurveillance trouvent leur légitimité en adhérant aux pratiques exemplaires telles qu'elles sont stipulées par le Bureau du commissaire à la protection de la vie privée de l'Ontario – pratiques qui sont formulées pour minimiser la rhétorique au sein‐même de la conception du système. Ce que nous avons trouvé soulève des interrogations sur la viabilité de la vidéosurveillance en milieu urbain en tant qu'option d'une politique viable, étant donné le manque de preuves relatives à son utilité.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,207
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,175 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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