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Enregistrement W2477720422 · doi:10.3138/cjccj.2015022

Public Support for Conducted Energy Weapons: Evidence from the 2014 Alberta Survey

2016· article· en· W2477720422 sur OpenAlexaffvenueabout
Temitope B. Oriola, Heather Rollwagen, Nicole Neverson, Charles T. Adeyanju

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Criminology and Criminal Justice/La Revue canadienne de criminologie et de justice pénale · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGun Ownership and Violence Research
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandToronto Metropolitan UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLikert scaleRace (biology)PsychologyLogistic regressionCriminologyMedicineSociologyDevelopmental psychologyGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines support for the use of conducted energy weapons (CEWs) by police in Canada using data from the 2014 Alberta Survey (N = 1,204). Support for CEW use is measured using four Likert-scale questions, capturing different dimensions of CEW use: (1) “less-lethal” weapons such as Tasers should be made available to police officers; (2) Tasers are a safe policing tool; (3) the use of Tasers reduces levels of confidence in the police; and (4) official explanations regarding injuries and casualties in Taser-related incidents are satisfactory. Results of a logistic regression indicate that race, age, and gender are key predictors of perceptions of CEW use by police in Canada. Specifically, women, young people, and racialized minorities are least likely to be supportive of CEW use by police. Individuals identifying as white are over three times more likely to support CEW use by police, compared to those identifying as Aboriginal or members of another racialized group. Having a low household income, living in an urban area, and education are not statistically significant predictors of support for CEW use by police.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,335
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,043 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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