Dimensions of police culture: a study in Canada, India, and Japan
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Some police research has used quantitative methods of typology construction in attitudinal data to explore the spatial structure of occupational culture, suggesting distinctions among officer‐types may be empirically useful. The purpose of this paper is to suggest scale construction as a complimentary approach, using original data collected from a multi‐national sample. Cultural structure is examined here in terms of the spatial relationship among variables rather than respondents. Cultural homogeneity is understood principally as the relative congruence of attitudinal constructs across national groups. Where common constructive dimensions are evident, meaningful analysis of attitudinal valence is then possible. Design/methodology/approach Data‐measuring attitudes in several facets of occupational outlook were collected from police in Canada, India, and Japan. Factor analysis was used to identify latent structures among question items in 11 inventories in the aggregate set and then again in each national sample. Factor solutions were then compared for congruence across the three nations and against the aggregate result. Scores from congruent factors were analyzed using ANCOVA. Findings The findings suggest an appreciable universality to factor structures in the inventories and samples examined here. Congruence across attitudinal constructs appears to break down in those aspects of occupational outlook that are most personal and most impersonal to the officer. Originality/value The paper offers a complimentary approach to existing quantitative methods in probing sameness and difference in police culture by focusing upon the constructive meanings of attitudinal measurements as expressive of the conceptual dimensionality of attitudinal space.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».