Risk Classification and Municipal Policing in Canada: Altered Practice and Innovation
Notice bibliographique
Résumé
In the current Canadian carceral system, categories of risk related to reoffending are assigned to individuals on the basis of their behaviours and traits inside and outside carceral institutions.This dissertation examines the complex history and application of how classifications are generated in order to understand how the police take up these classifications in their work toward ensuring public safety as they manage and supervise certain high risk individuals in the community.An 'action in practice' methodology (actor network theory) was adopted in this project whereby voluminous governmentproduced records were analyzed and interviews were used to capture the experiences of police officers in Edmonton, Alberta, Canada, and how their work relates to risk classification practices for the management and supervision of individuals classified as 'high risk to reoffend' in the community.This research captures how police officers selfidentify and define their roles in risk classification practices through which both actions of replication of carceral risk classifications and altered policing practices have emerged.I am grateful to all of those with whom I have the pleasure to work during this and other related projects.Specifically
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,016 |
| Communication savante | 0,010 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 ».