The Self-Reported Use of Social Equity Indicators in Urban Police Departments in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
a way to evaluate the delivery of services to the public (see, for example, Hatry 2006; Berman and Wang 2000; Rivenbark and Kelly 2004; Dougherty, Lindquist, and Bradbury 2006; Krane 2008). Moreover, a host of different measures have been devised to evaluate gov ernment performance and ultimately service quality (Hatry 1980). However, the literature reveals that measures or indicators of perfor mance often focus on efficiency and effective ness, key values that have dominated public administrative practices. Consequently, other important measures of performance that are valued by governments and the citizenry are ignored and go undetected. One such value is social equity. This exploratory study examines the ex tent to which police departments across the United States and Canada report that they have factored social equity into their perfor mance measurement programs. The results of a survey administered to 148 randomly selected police departments and a content analysis of their public documents provide a preliminary look at the degree to which so cial equity is reported to be an indicator of performance. Also examined are the potential factors that lead police departments to adopt social equity indicators. This article begins with a brief review of the reliance on performance measurement in the public sector generally and then looks specifically at performance measures in polic ing. The area of policing was selected given the importance of values such as social equity to this profession and the social repercussions if such values are ignored. The evaluation of the extent to which social equity indicators are present is followed by a systematic analy sis of the factors that help explain variations in the use of these indicators as performance measures.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».