Determinants of Citizens’ Perceptions of Police Behavior During Traffic and Pedestrian Stops
Notice bibliographique
Résumé
A large body of research has examined public perceptions of police behavior. Many of these studies have raised concerns about perceptions of unequal treatment of citizens by law enforcement and the effects such disparate treatment might have on police–community relations. This scholarship has largely examined global perceptions of police behavior rather than asking about actual encounters with officers. Relying on global opinions of police, however, tends to distort perceptions as it tends to illicit prejudiced and stereotypical views about law enforcement rather than lived experiences. This article offers a more precise approach to measuring police behavior during encounters with citizens by assessing views of those who have had recent contact with law enforcement. Specifically, we examine how perceptions of police behavior during both traffic stops and street stops of pedestrians might vary according to a citizen’s sociodemographic background and geographic location and how such factors might influence perceptions of the legitimacy of their encounter with the officer. Results from our multivariate analyses suggest that youth, African Americans, the poor, and those living in large urban areas are significantly more likely than others to believe they were treated outside of the scope of acceptable police conduct. Furthermore, ethnic minorities, the poor, and those in urban areas are much more likely to perceive the stop as illegitimate. Our results suggest that much of this might be explained by differences in police behavior according to the size of the place and across different social groups.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».