Police pursuits in Queensland: research, review and reform
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Police high‐speed pursuits present a difficult area for police managers and policy makers because of the important need to balance public safety with the mandate to enforce laws. The issue of police pursuits has been relatively under‐researched in Australia. The overall purpose of the paper is to provide a descriptive analysis of the characteristics surrounding police pursuits in Queensland, Australia. Design/methodology/approach Considers recent events involving high speed pursuit‐related fatal accidents and research into police pursuits which has illuminated clearly the significant risks for both community and police organisations associated with pursuits. Uses data collected in Queensland over a five‐year period. Findings The results show that approximately 630 pursuits occur per year in Queensland across the study period, and that half of all pursuits are initiated for traffic offences while an additional quarter are initiated for stolen cars. A total of 29 per cent of pursuits involved a collision, 11 per cent resulted in some sort of injury, and 11 people were killed during the five‐year study period. In relation to an issue that appears to justify the initiation of some police pursuits – that fleeing drivers provide opportunities for police to apprehend serious offenders – examination of the charges data against the fleeing driver showed that very few apprehended drivers were charged with crimes more serious than what was known at the time the pursuit was initiated. Originality/value The findings in this study illuminate the importance of adopting more restrictive police pursuit policies.
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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 | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».