Challenges facing contemporary law enforcement: Enhancing public confidence and trust in the police by icorporating the ‘Left Realism’ theory of justice into modern criminal justice policies and practices
Notice bibliographique
Résumé
Challenges facing contemporary law enforcement: Enhancing public confidence and trust in the police by icorporating the ‘Left Realism’ theory of justice into modern criminal justice policies and practices Does the ‘left realism’ theory of justice, which acknowledges the importance of crime prevention, but supports the increased involvement of the public and victims in the criminal justice process, pose an option for policy makers to consider for ensuring that crime declines continue and that public trust and confidence in the police can improve? Many police organizations in western democracies have experienced reductions in street and violent crime rates over the last two decades. This enhanced effectiveness, which has been observed in the United States, Canada and the United Kingdom since the mid-1990s, has been correlated with the increased use of technology and the employment of proactive, arrest-oriented strategies. In many jurisdictions, resources have been transitioned away from highly touted community policing efforts to investigative and enforcement units. While many law enforcement experts and administrators have viewed these initiatives as a ‘smarter’ form of policing, some advocates for predominantly minority neighborhoods have frequently alleged racial and ethnic bias and other abusive conduct at the hands of the police, most notably in larger metropolitan centers. The purpose of this paper will be to examine and identify practical options for direct community and victim engagement after highlighting legislation and practices that have been shown to increase transparency and police legitimacy in some western democracies. The findings of this review will support the need to enhance public and victim involvement in criminal justice processes as emphasized within the ‘left realism’ perspective.
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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 | 0,010 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».