Delineating policing towards a social and health profession
Notice bibliographique
Résumé
This article suggests potential reforms required to address shortcomings of the policing profession in response to contemporary challenges. Police reforms that de-emphasize enforcement and promote policing as a helping profession are discussed. This stance is presented because police calls for service commonly involve complex human behaviour that includes mental health factors (including addictions) and diversity. Police officers require extensive training and education on mental health and diversity, which should include regular specialized training advancements in professionalism, interpersonal skills, and behavioural (non-verbal and verbal) response. All police officers have to deal with mental health and diversity, and, as such, an appropriate helping model (that adopts certain skills from health and social professions) should be incorporated into law enforcement practices and training. The Compass Police Response (CPR) Model is presented for consideration in police reform as well as a revised representation of the Police Use of Force Framework. The authors posit that policing should include increased collaboration with health and social professions. The support of other community disciplines and health systems is necessary to adequately address reforms required in the policing profession.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,021 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».