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Enregistrement W3117382076 · doi:10.35502/jcswb.171

Delineating policing towards a social and health profession

2020· article· en· W3117382076 sur OpenAlexaffvenue
Uzma Williams, Daniel J. Jones

Notice bibliographique

RevueJournal of Community Safety and Well-Being · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicing Practices and Perceptions
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthLaw enforcementDiversity (politics)Public relationsPolice sciencePsychologyCriminologySocial workPolitical scienceCriminal justiceLawPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0120,021
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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