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Enregistrement W1929713672 · doi:10.1108/pijpsm-12-2014-0127

Differentiating confidence in the police, trust in the police, and satisfaction with the police

2015· article· en· W1929713672 sur OpenAlexaff
Liqun Cao

Notice bibliographique

RevuePolicing An International Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicing Practices and Perceptions
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCLARITYConnotationThematic analysisOriginalityPerceptionValue (mathematics)PsychologyPolice scienceDutyPublic relationsCriminologySociologySocial psychologyPolitical scienceQualitative researchCriminal justiceLawSocial scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – The purpose of this paper is to differentiate clearly between three frequently used concepts found in the research literature on public perceptions of the police: confidence in the police, satisfaction with the police and trust in the police. Design/methodology/approach – Systemic literature review and thematic analysis are employed to assess each key term in the official English language dictionary and in the research literature. Their individual origins, their evolvement and their current usages are examined with great care. Findings – The findings of the study suggest that the three phrases are indeed distinct in their connotation. It is concluded that “confidence in the police” is the preferred choice when we survey the citizenry about the level of support for the police and when the police is evaluated as a political institution. Practical implications – Given that most criminologists believe that we are doing scientific research, it is our duty to be attentive to the pitfalls of lack of conceptual clarity. Originality/value – The essay advances the conceptual clarification of one of the popular themes in the study of the police.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,327 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations118
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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