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Enregistrement W2739309500

Making the connection between police information and knowledge use, organizational culture, and information use outcomes

2013· article· en· W2739309500 sur OpenAlexaboutno aff
Douglas Edward Abrahamson

Notice bibliographique

RevueCharles Sturt University Research Output (CRO) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicing Practices and Perceptions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCharles Sturt University
Mots-clésKnowledge managementInformation governanceOrganizational cultureOrganizational learningBusinessInformation systemPublic relationsPolitical scienceComputer scienceManagement information systemsLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

North American policing has evolved from the traditional reactive professional model towards models that are ever-increasingly information and knowledge-intensive and skill dependent. Yet information and knowledge sharing within and across police agencies remains problematic, as demonstrated by high profile police investigative failures attributed to poor information sharing by police, ineffective police structures, restrictive technologies, and maladaptive information behaviours, values, and cultures. Two empirical studies of sworn officers from three Canadian municipal police agencies extended an information behaviour and outcome framework previously used in private sector organizations to policing. A total of 134 officers completed a web-based questionnaire about individual and agency organizational information culture and its impact on information use in policing. Study One applied generalised linear modelling regression analysis to examine information management and information behaviours and values within these agencies and discerned which of five behaviour and value factors contributed most to key information use outcomes in policing, namely information proactiveness and information management. Principal component factor analysis uncovered two new information behaviour and value factors that collectively accounted for 71% of the common variance in achievement of these outcomes: information quality control (38%) and proactive collaboration (33%). Significant interactions revealed that the three agencies were distinguished by their information management and sharing behaviours. Increases in information management augmented information use outcomes in a large independent agency and yielded significantly greater information use outcomes in a medium-sized independent agency. The Royal Canadian Mounted Police (RCMP) achieved larger information use outcomes for each unit of information sharing than both independent municipal police agencies. Seven discrete impediments to information sharing were identified in Study Two by applying inductive qualitative analyses of officers’ responses to an open-ended question about perceived impediments to information sharing and use within their agency. Ranking of the impediments was consistent across the three agencies, with organizational structure and organizational culture rated as the top two major sources of impairment. Findings established the relationship between perceived impediments to information and knowledge sharing and the agencies’ structural, technical, and cultural knowledge management capabilities infrastructures. Together, these studies confirmed that Canadian police agencies differed in their information management, information behaviours and values, and/or the achievement of the three key information use outcomes: problem solving, creating work that is beneficial, and information sharing, components that form the foundation of all contemporary North American policing models. The findings contributed to an evidence-based understanding of the dynamics of information behaviours and values within policing, and identified opportunities to improve police policy and practice in a context typified by reduced budgets, limited resources, and increased workloads. Accordingly, police agencies were advised to manage and take a proactive and collaborative stance regarding information behaviours and values within their agencies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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