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Enregistrement W2883252008 · doi:10.1080/10439463.2018.1503271

Demystifying confidence in different levels of the police: evidence from Shanghai, China

2018· article· en· W2883252008 sur OpenAlexaff
Zhang Shan-gen, Liqun Cao, Yuning Wu, Li Feng

Notice bibliographique

RevuePolicing & Society · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicing Practices and Perceptions
Établissements canadiensUniversity of Ontario Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaPsychologyMultilevel modelArgument (complex analysis)Public trustCollectivismConfidence intervalSocial psychologyLow ConfidenceSample (material)Political scienceLawStatisticsMathematicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extending Fei's ‘differential mode of association’ (1992) and Cao et al.'s argument that Chinese trust is layered and hierarchical (2015), this study explores the differential confidence in the different levels of police agencies and brings various forms of trust into the study of confidence in the police. Results from a household random sample reveal that Shanghainese make a distinction between hierarchical levels of the police. Their confidence level toward their municipality police department is similar to that toward the Ministry of Public Security while their confidence levels toward the police at stations and Paichusuo are more alike. In addition, the multi-variate regression analyses indicate that institutional trust is the dominant factor for explaining confidence in both local and upper-level police. Media trust, sense of safety, financial satisfaction and collectivism are significant predictors in both models. Obeying the law, gender and class influence confidence in the local police but not the upper-level police while intermediate trust and education have a significant effect only on confidence in the upper-level police. It is concluded that assessment of local police is central to the understanding of public confidence in China.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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