Using multi-agency, multi-professional collaboration to reduce serious violence and organized crime
Notice bibliographique
Résumé
Serious violence and organized crime have been rising both nationally and in Sheffield, contributing significantly to increasing knife and gun crime, which results in threats to community safety and well-being. A multi-agency project with stakeholders across all levels of command and co- located operational staff was established to undertake collaborative activity that would protect the public by pursuing offenders as well as preparing for and preventing serious violence and organized crime: Fortify. Using a 4P approach, Fortify worked across professional and organizational boundaries to disrupt serious violence and organized crime. Relationships between partners have improved substantially through increased communication and understanding of the different roles, perspectives, and levers of each partner. A recent Home Office locality review applauded our partnership. Intelligence sharing has improved, leading to increased disruptive activity, including increased seizure of money, drugs, and firearms, as well as more arrests and safeguarding referrals. The number of mapped Organized Crime Groups (OCGs) operating across the city has reduced from 19 to 12. Processes and procedures have improved, reducing duplication and holding of information in silos. Community groups are more engaged, allowing us to address serious violence and organized crime in partnership. We propose to undertake action research with the involvement of all partners to provide more robust evaluation of our initial findings. We have found that collaboration between Police and Partners increases collective responsibility and facilitates success in tackling serious violence and organized crime.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».