Évaluation du projet pilote des caméras corporelles du Service de police de la Ville de Montréal
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Les caméras corporelles sont souvent évaluées comme un outil pouvant amener les policiers et les citoyens à agir plus conformément aux attentes et normes sociales lorsqu’ils sont filmés. La Ville de Montréal a récemment mené un déploiement partiel de caméras corporelles afin d’évaluer la faisabilité et la pertinence d’équiper l’ensemble de ses policiers de cette technologie. Le présent article vise à évaluer l’impact quantitatif de l’implantation de caméras corporelles sur plusieurs indicateurs liés à la qualité des interventions police-citoyens à Montréal. Ces indicateurs proviennent de statistiques officielles, de sondages auprès de personnes ayant reçu un constat d’intervention et de données de la cour municipale de Montréal. Ces données ont été analysées en utilisant la méthode des doubles différences, c’est-à-dire en comparant les périodes avant et pendant l’implantation des caméras corporelles, pour le groupe expérimental et le groupe contrôle. Les résultats proposent que les caméras aient eu peu d’impact sur les interactions police-citoyens, principalement en raison du nombre de cas très limité ou d’un niveau de satisfaction à la base élevé qui rendaient improbable la détection d’un quelconque effet statistiquement significatif.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle