On‐scene victim assistance units within law enforcement agencies
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The major purpose of this paper is the review of the administration and operation of four on‐scene victim assistance units within law enforcement agencies in one Canadian and three US cities. The primary purpose is to learn how these units operate and the extent to which there are accepted by the officers involved. An additional purpose is learn how many departments nationally had such units. Design/methodology/approach The basic methodology includes telephone interviews with key personnel in each unit, an on‐site examination of the Denver, Colorado unit, and a brief survey of large city police departments to learn the extent of on‐scene units in major US cities. Findings A review of the administration and operation of each unit reveals that each unit is well managed, integrated into the department's structure, and staffed with paid staff who are members of the department and volunteers. Key to the success of each unit is extensive training of victim specialists and a clear understanding between specialists and police that the officers at the scene are in charge. The findings clearly confirm that such units are well received by officers at all levels. The survey findings indicate that relatively few departments have on‐scene victim assistance units, although most do have some program to address victims' issues. Originality/value While there is an extensive literature on victim assistance generally, little has been written about the need for, and operation of, on‐scene victim assistance units that are part of police departments. This article contributes to knowledge in this area and suggests that such units can be a valuable asset to departments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».