Do We Need to Know Each Other? Bridging the Gap Between the University and the Professional Field
Notice bibliographique
Résumé
The university and the policing professional field are commonly viewed as separate worlds that have trouble working together, each with their own objectives, values, methods, and processes. It is argued that they need to know each other better and to collaborate for the best of education, professional practice, and research. To achieve this, crime, security, and policing, rather than technology, have to be recognized as a common object of interest. In this perspective, the article describes the specific position and culture of the School of Criminal Justice of the University of Lausanne, Switzerland, in terms of proximity with policing organizations. It details the means developed over a century to build strong and fruitful relationships, such as shared PhD-professional positions, continuous education and training courses, collaborative student projects, or community-building initiatives. The advantages of such a close relationship, potential risks and limitations attached to it are discussed. The article advocates putting science and problem-solving at the crossroads of both worlds, and calls for an open-minded and optimistic approach of relationships between policing organizations and the university.
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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 | 0,029 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,054 |
| Communication savante | 0,030 | 0,048 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».