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Enregistrement W3095060399 · doi:10.1108/pijpsm-07-2020-0122

The stronger, the better? A natural experiment on the effects of pepper spray concentration levels

2020· article· en· W3095060399 sur OpenAlexaff
Rémi Boivin, Caroline Tanguay

Notice bibliographique

RevuePolicing An International Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRestraint-Related Deaths
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)ToxicologyOleoresinMedicineBiologyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Oleoresin capsicum (OC) spray has proven to be a relatively effective tool to subdue resistant or aggressive subjects without causing major and permanent injuries. Several products are available to law enforcement organizations and sprays with higher concentrations are sold as more effective, despite the lack of empirical evidence. This article aims to test the proposition that more concentrated OC sprays are more effective in a policing context. Design/methodology/approach To test this proposition, retrospective data on police interventions that had occurred ( N = 1,019) were used. Concentrations were divided in three levels: level 1 sprays (containing up to 0.49% of major capsaicinoids), level 2 sprays (from 0.5% to 0.99%) and level 3 sprays (between 1 and 1.33%). Propensity scores were calculated to estimate the average effect of concentration level on effectiveness, while controlling for confounding factors. Findings Level 1 and level 2 sprays were found to be similar in terms of effectiveness, but level 3 sprays were found to be more likely to have an immediate effect but were also related to higher chances that decontamination was needed after use. Originality/value While several studies of the effectiveness of OC spray in general have been conducted in the past, this is one of the few to differentiate types of OC sprays according to their concentration level. As such, it aims to provide guidance to police organizations who must choose among a variety of products.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,463
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,301 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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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