Cynicism, dirty work, and policing sex crimes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Digital evidence is now infused in many (or arguably most) cases of sexual assault, which has refigured investigative tools, policing strategies and sources of cynicism for those working in sex crime units. Although cynicism, both its sources and affects, is widely studied among scholars of work and policing, little is known about how police working in sex crime units experience, mitigate and express cynicism. The purpose of this paper is to fill this gap in understanding and explore the role of cynicism amongst investigators working in sex crime units. Design/methodology/approach To address this research gap, the authors conducted 70 semi-structured in-depth interviews and two focus groups with members of police services organizations across Canada working in sex crime units. Findings Examining sources of cynicism and emotional experiences, the authors reveal that officers in these units normalize and neutralize organizational and intra-organizational sources of cynicism, and cope with the potentially traumatizing and emotionally draining realities of undertaking this form of “dirty work.” The authors show that officer cynicism extends beyond offenders into organizational and operational aspects of their occupations and their lived experiences outside of work, which has implications for literature on police work, cynicism and digital policing. Originality/value The authors contribute to the literature on cyber policing by, first, examining sex crimes unit member’s sources of cynicism in relation to sex crimes and the digital world and, second, by exploring sources of cynicism in police organizations and other branches in the criminal justice system. The authors examine how such cynicism seeps into relationships outside of the occupation. The authors’ contribution is in showing that cynicism related to police dirty work is experienced in relation to “front” and “back” regions (Dick, 2005) but also in multiple organizational and social spheres. The authors contribute to the extant literature on dirty work insofar as it addresses the underexplored dirty work associated with policing cyber environments and the morally tainted elements of such policing tasks.
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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 | 0,004 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».