Police and partners: new ways of working together in Montréal
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to present an inter-agency practice integrated within a police intervention model which was developed for police officers and their partners in Montréal. Design/methodology/approach The Integrated Police Response for Abused Seniors (IPRAS) action research project (2013-2016) developed, tested, and implemented a police intervention model to counter elder abuse. Two linked phases of data collection were carried out: a diagnostic of police practices and needs (year 1) and an evaluation of the implementation of the intervention model and the resulting effects (years 2 and 3). Findings The facilitating elements to support police involvement in inter-agency practices include implementing a coordination structure regarding abuse cases as well as designating clear guidelines of the roles of both the police and their partners. The critical challenges involve staff turnover, time management and the exchange of information. It was recognised by all involved that it is crucial to collaborate while prioritising resource investment and governmental support, with regards to policy and financing, as well as adequate training. Practical implications The IPRAS model is transferable because its components can be adapted and implemented according to different police services. A guideline for implementing the model is available. Originality/value In the scientific literature, inter-agency collaboration is highly recommended but only a few models have been evaluated. This paper presents an inter-agency approach embedded in an evaluated police intervention model.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».