A Canadian replication of Telep and Lum’s (2014) examination of police officers’ receptivity to empirical research
Notice bibliographique
Résumé
Research conducted in the United States (U.S.) suggests that many police professionals are unaware of, or resistant to, empirical research, and see little value in adopting evidence-based approaches for tackling policing issues. To determine whether similar views are held by Canadian police professionals, 598 police professionals (civilians and officers) from seven police services across Canada were surveyed. The survey was designed by Lum and Telep (n.d. Officer receptivity survey on evidence-based policing. Fairfax, VA: Center for Evidence-Based Crime Policy, George Mason University) to determine respondents’ knowledge of, and support for, evidence-based policing (EBP). Using their survey allowed us to compare our results to the data they collected in the U.S. Although Canadian respondents had similar concerns regarding EBP as those in the U.S., in several ways, Canadian police professionals were more open to the idea of EBP. The results are encouraging, but still suggest a lack of buy-in from some police professionals in certain regards. Potential reasons for the cross-national discrepancies, and the consequences of the findings, are discussed.
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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 | 0,061 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».