Complex Motor Learning and Police Training: Applied, Cognitive, and Clinical Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
The practices surrounding police training of complex motor skills, including the use of force, varies greatly around the world, and even over the course of an officer's career. As the nature of policing changes with society and the advancement of science and technology, so should the training practices that officers undertake at both central (i.e., police academy basic recruit training) and local (i.e., individual agency or precinct) levels. The following review is intended to bridge the gap between scientific knowledge and applied practice to inform best practices for training complex motor skills that are unique and critical to law enforcement, including the use of lethal force. We begin by providing a basic understanding of the fundamental cognitive processes underlying motor learning, from novel skill acquisition to complex behaviors including situational awareness, and decision-making that precede and inform action. Motor learning, memory, and perception are then discussed within the context of occupationally relevant stress, with a review of evidence-based training practices that promote officer performance and physiological responses to stress during high-stakes encounters. A lack of applied research identifying the neurophysiological mechanisms underlying motor learning in police is inferred from a review of evidence from various clinical populations suffering from disorders of cognitive and motor systems, including Alzheimer's and Parkinson's disease and stroke. We conclude this review by identifying practical, organizational, and systemic challenges to implementing evidence-based practices in policing and provide recommendations for best practices that will promote training effectiveness and occupational safety of end-users (i.e., police trainers and officers).
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».