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Enregistrement W3026382105 · doi:10.1108/jcrpp-01-2020-0002

Public perceptions of police crime control in South Korea

2020· article· en· W3026382105 sur OpenAlexaboutno aff
Ben Brown

Notice bibliographique

RevueJournal of Criminological Research Policy and Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicing Practices and Perceptions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFear of crimeMetropolitan policePublicityVictimisationPsychologyMetropolitan areaPerceptionCriminologyOriginalityCrime controlHomicideQuarter (Canadian coin)Poison controlSocial psychologyInjury preventionGeographyPolitical scienceCriminal justiceEnvironmental healthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to examine public perceptions of police efforts to control crime in South Korea. Design/methodology/approach The data were gathered from surveys administered to college students in the Seoul-Gyeonggi Province metropolitan area. Logistic regression analyses were performed to assess the impact of gender, fear of crime and perceived risk of victimization on diffuse and specific perceptions of police performance. Findings The respondents did not view the police favorably. Fewer than half the respondents reported that the police do a good job of controlling drunk driving, approximately a quarter reported that the police do a good job of controlling burglary and investigating homicide and roughly a fifth reported believing that the police effectively control crime. Violent victimization and fear of violent victimization had a significant negative impact on confidence in the police. Practical implications The data suggest that informing the public about the low risk of violent victimization and other publicity campaigns designed to reduce fear of violence may foster confidence in the police. Originality/value This study identifies subtle similarities and differences in the structure of public perceptions of the police between Eastern and Western nations. Additionally, the data indicate there is a need for greater specificity in measures of public perceptions of the police.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,642
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,079 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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