Spécificités et constantes de la culture professionnelle policière : une mise en relief de l’opinion de policiers de la région toscane
Notice bibliographique
Résumé
Cet article dresse un portrait sommaire du fonctionnement des organisations policières en Italie afin de situer l’organisation policière de la région de la Toscane. Nous présentons ensuite les résultats obtenus à la collecte de données des 1 520 policiers de cette organisation qui se sont prêtés à l’exercice de répondre à un questionnaire anonyme destiné à mesurer, d’une part, le degré d’attachement des répondants à cinq grands thèmes de la culture professionnelle policière et, d’autre part, la propension de ces mêmes répondants quant à dénoncer ou non des comportements dérogatoires hypothétiques présentés sous forme de vignettes. Les résultats obtenus à l’analyse des réponses des policiers toscans seront comparés à ce que la passation de ce même questionnaire a pu faire ressortir dans le cas des deux études étatsuniennes qui en étaient l’origine. Cet effort de comparaison permet de faire ressortir les spécificités italiennes de même qu’un certain nombre de caractéristiques que nous pourrions attribuer à une culture professionnelle policière générale.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».