Innovation et « policing » : l’adoption des médias sociaux par les membres des organisations policières du Québec
Notice bibliographique
Résumé
Les médias sociaux, tels que Facebook, Twitter et YouTube, seraient de plus en plus utilisés par la police afin de communiquer avec les citoyens, mais également afin de collecter des informations sur des suspects et afin de gérer des situations de crise (Altunbas, 2013; Denef, Bayerl et Kaptein, 2013; Frank, Cheng et Pun, 2011; IACP, 2013b). Par contre, ces observations s’appuient principalement sur des entrevues réalisées auprès des membres des organisations policières spécifiquement attitrés à l’utilisation des médias sociaux, tels que les enquêteurs affectés à la cybercriminalité. Ainsi, l’utilisation des médias sociaux par les autres membres demeure méconnue et il est impossible d’établir l’impact de cette technologie sur le « policing » dans son ensemble. L’objectif de la présente recherche est donc de décrire l’adoption des médias sociaux par les organisations policières du Québec en tenant compte de la diversité des acteurs et de leurs activités (Brodeur, 2010). Afin d’atteindre cet objectif, un questionnaire portant sur l’utilisation des médias sociaux en contexte de travail a été rempli par 177 membres des forces de l’ordre, soit 47 patrouilleurs, 42 enquêteurs, 67 analystes et 21 gestionnaires provenant de six organisations policières de la province du Québec. Les résultats révèlent que les médias sociaux deviennent un nouvel outil d’information pour la grande majorité d’entre eux, mais également un outil permettant à certains membres d’entrer en communication avec la population. Le niveau d’adoption des MS est moins important chez les patrouilleurs et superviseurs que chez les deux autres groupes. De plus, pour la majorité d'entre eux les médias sociaux représentent un outil parmi tant d'autres, alors que pour quelques membres ils deviennent leur outil principal de travail. Quant aux facteurs explicatifs, l’adoption des médias sociaux serait influencée par des facteurs organisationnels, mais également par la perception qu’ont les membres des médias sociaux. Alors que chez les groupes des enquêteurs et des analystes c’est principalement le fait d’occuper un poste de spécialiste qui détermine le niveau d’utilisation de l’outil, l’adoption chez les patrouilleurs dépend plutôt de la perception de la compatibilité de l’outil avec les activités de la 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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».