Notice bibliographique
Résumé
This study is one of the few to investigate correlates of force in the Canadian context. It also investigates the existence of protective factors that decrease the level of force used by the police. A total of 1,174 self-reported uses of force are analyzed. Multinomial logistic regression models were used to identify factors related to three possibilities: The force used by the police was lower than, equal to, or higher than the level of subject resistance. The analysis reveals that the impact of individual characteristics on the correspondence between officer force and subject resistance is negligible. Also, three general patterns of relationships are found. First, the presence of a weapon helps distinguish lower-than-expected force situations. Second, the presence of a single officer, resistance toward officer(s), conflict between the subject and another citizen, and subject intoxication have linear effects, that is, the effect increases or decreases consistently. Third, for every less severe level of force that was used, cases are more likely to be in the expected than the lower-than- and in the higher-than-expected group. The findings obtained in this study are consistent with the literature, suggesting that it is reasonable to apply most conclusions from previous studies on police use of force to the Canadian context. The analysis also suggests that police use of force could be better understood as a trichotomy where the force used by the police is depicted as lower than, equal to, or higher than the level of subject resistance.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».