Testing Various Riot Control Police Formations through Agent-Based Modeling and Simulation
Notice bibliographique
Résumé
A crowd may gather for various reasons such as to protest in front of government buildings or to cheer on their teams at sporting events. This crowd, influenced by a number of conditions can become aggravated and then violent, has the potential to change dynamics and create public disorder with possible outcomes of people being hurt or damage to public or private properties. Managing and controlling such a disruptive crowd is an important responsibility for police to maintain and restore the public order and safety. Effective crowd management and control strategies need to be considered and planned in advance to mitigate potential disruption and damages caused by a riotous crowd. One of the basic strategies is to utilise police tactics and to strategically deploy police teams in formations. The correct application of police formations can positively influence and be effective in dispersing an agitated crowd. This paper presents the effectiveness of various police formations in a riotous situation using agent-based modeling and simulation. The crowd management/control system that we have developed previously has the built-in crowd models and basic features to conduct simulation experiments. Using this system, the loose cordon and three-sided box formations are simulated to expulse a riotous crowd from either the four-way interaction or “T” intersection, and their results are compared and analyzed. The simulation system can be used to further research on the effect of other police formations in various situations, which potentially helps police prepare better crowd management/control strategies.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».