Assessing what police officers do “on the job”: toward a “public values” approach
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to present the results of a test in a policing context of a performance assessment tool that is based on a “public values” approach. The Capability, Importance, and Value (CIV) Tool allows police organizations to examine the roles their members carry out to determine whether they are being capably done, are important, and deliver value to stakeholders. Design/methodology/approach Five focus groups were conducted with front line officers from a large Canadian police service. The focus group process incorporated elements of Appreciative Inquiry and Structured Brainstorming. Findings Valuable information can be collected from front line police officers with the CIV Tool. Police organizations could use this information to improve performance while ensuring that the roles undertaken by their members align with broader organizational goals and objectives including providing value to stakeholders. Research limitations/implications This study was designed as a limited test of the CIV Tool. More extensive testing is required with a larger sample that includes police investigators and members of other specialty units. Practical implications The CIV Tool can serve to augment existing police performance measurement strategies. It can help to identify which roles contribute to achieving organizational goals and which do not. Based on this information, ameliorative action can be taken. Social implications A “public values” approach places emphasis on stakeholder needs and expectations. Addressing these directly can result in enhanced performance as well as greater police transparency, responsiveness, and accountability. Originality/value Ongoing police performance assessment based on a “public values” approach is uncommon in policing. Its use has important implications for police organizations and their stakeholders.
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 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 | 0,083 | 0,140 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,018 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».