Visitor Inflows and Police Use of Force in a Canadian City
Notice bibliographique
Résumé
Early ethnographic studies suggested that police intervention should be understood within its larger context. Still, the number of studies focused on the ecology of force remains small compared to those of studies on individual and situational factors. Furthermore, Canada remains nearly absent from the academic literature on police use of force. Assuming that force does not occur in a spatially random manner, this article aims to test propositions for the main macrosociological perspectives in the use-of-force literature: social disorganization theory, the minority-threat hypothesis, and the theory of police rigour. Another purpose of this study is to investigate whether, at the level of the census tract (CT), visitor inflows are predictive of police action. Negative binomial regression modelling is used to predict the occurrence of 1,411 self-reported uses of force in 506 CTs. The findings show that social disorganization is the most predictive explanation for the frequency of use-of-force situations in an area. The analysis also supports the proposition that the frequency of use-of-force situations is positively related to the level of crime in the area. While the inclusion of visitor inflows significantly improves the analysis of spatial variations of police use of force, it contributes relatively little relative to other explanations. No support was found for the minority-threat hypothesis, nor for Klinger's theory of police vigour.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».