Evidence‐based solution to information sharing between law enforcement agencies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The aim of this study is to test a technological solution to two traditional limitations of information sharing between law enforcement agencies: data quality and privacy concerns. Design/methodology/approach Entity Analytics Software (EAS) was tested in two studies with North American law enforcement agencies. In the first test, duplicated cases held in a police record system were successfully identified (4.0 percent) to a greater extent than the traditionally used software program (1.5 percent). This resulted in a difference of 11,954 cases that otherwise would not have been identified as duplications. In the second test, entity information held separately by police and border officials was shared anonymously between these two organizations. This resulted in 1,827 alerts regarding entities that appeared in both systems; traditionally, this information could not have been shared, given privacy concerns, and neither agency would be aware of the relevant information held by the other. Data duplication resulted in an additional 1,041 alerts, which highlights the need to use technological solutions to improve data quality prior to and during information sharing. Findings The current study demonstrated that EAS has the potential to merge data from different technologically based systems, while identifying errors and reducing privacy concerns through anonymization of identifiers. Originality/value While only one potential technological solution (EAS) was tested and organizations must consider the potential expense associated with implementing such technology, the implications resulting from both studies for improved awareness and greater efficiency support and facilitate information sharing between law enforcement organizations.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle