Leadership approaches in law enforcement: A sergeant’s methods of achieving compliance with racial profiling policy from the front line
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to fill a void in the extant policy implementation literature that has overlooked the leadership contribution of sergeants to the successful adoption of policy decisions by front-line police officers. Using a qualitative approach and a sociological institutionalism perspective, and focusing on the racial profiling policy of a large North American municipal police organization, 17 sergeants representing 17 divisions (precincts) were interviewed. This research does not aim to assess the efficacy of the selected policy but, rather, examines leadership and supervisory perspectives relating to implementation and compliance. The findings demonstrate the methods used by sergeants to influence and achieve the compliance of front-line police officers with the racial profiling policy. Methods include auditing, being present, training, encouraging, rewarding, and disciplining. To explain these methods, it is theorized that sergeants blend two leadership approaches to ensure front-line officers conform to the racial profiling policy: an authoritative leadership approach and a supportive leadership approach. This study emphasizes the leadership contributions of sergeants when attempting to implement perceived controversial or unpopular policy—in this case, racial profiling policy—in a police organization and contains implications for law enforcement leaders, oversight committees, policy writers, and all government legislators who oversee public safety and security.
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».