Validating the LLIM Testing Model, Documenting Wounds/Injuries
Notice bibliographique
Résumé
The cost of doing business in law enforcement is an expensive undertaking when one considers staffing, vehicles, uniforms, equipment, and training. What can cripple a police department, or even a city, are payouts from useof-force complaints and workers’ compensation claims from injured officers. Police chiefs from all over the world have struggled to manage the potential The “Sword-Man”: A Lesson in Less Lethal Options 4 Addressing the Threat 4 Less Lethal Deployment on Sword-Man 5 Training versus Reality 6 Adapting Tactics 6 Final Outcome and Lessons Learned 7 WTO: “The Battle in Seattle”—A Less Lethal Success 7 Event Review 7 Pre-event Police Planning 8 Line Officer Training 9 Tactical CART Preplanning 9 Pre-event Protester Planning 10 Event Realities 10 Priorities: Life Safety, Incident Stabilization, Property Protection 13 CART Ran Out of Ordnance 14 Political Fallout 15 Lessons Learned 16 Seattle Mardi Gras Riots 2001: Celebration Took a Turn 17 Pre-Event Decisions 17 Lessons Learned after Mardi Gras 2001 18 Canadians Love Hockey: Stanley Cup Riots, Vancouver, BC 20 De-escalation and Less Lethal Options 24 References 25 risk and minimize negative outcomes of police encounters. Furthermore, the political ramifications and shifting public opinion from high-profile incidents such as in-custody deaths or videotaped use of force (Rodney King beating) can affect police morale and even the safety of a jurisdiction (civil disturbances that escalate into riots). When force is used, people can be subjected to physical and/or emotional injury, which is usually associated with a monetary payout. Incorporating additional de-escalation tactics and training into police policy is a popular risk-management approach to mitigate these bad outcomes and reduce liability related to the use of force by the police. In reality, police officers have always applied de-escalation tactics, although it is commonly believed that de-escalation only applies to verbal tactics in calming a confrontational situation. Statistics have consistently demonstrated that in the vast majority of incidents, the responding police officers are able to control a situation with a number of tactics without resorting to the use of physical force. Studies done in the late 1990s by the International Association of Chiefs of Police (IACP) and the Bureau of Justice Statistics (BJS) show that only 1.4%–1.9% of the 40 million people who were contacted by the police had reported force or the threat of force at least once during the contact [1] (Figure 1.1). Other studies throughout the last decade have mirrored this low figure. The BJS report also unfortunately states that media depictions continue to create the perception that use or threat of force by the police is greater than it actually is. However, the outcry remains for officers to attempt de-escalation techniques to reduce the perceived increase of force used on the public.
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 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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».