The Changing Role of the Law Enforcement Analyst: Clarifying Core Competencies for Analysts and Supervisors Through Empirical Research
Notice bibliographique
Résumé
Enhanced opportunities to use new techniques to derive insights from large volumes of data have potential to change the role of the law enforcement analyst. Alongside this growing potential is a push toward professionalization for crime and intelligence analysis as an occupation. In this paper, we explore the extent to which existing descriptions of core competencies reflect skills identified as important by analysts and their managers. We draw on interviews with sixty-one analysts and supervisors from law enforcement agencies in Canada, the United States, and Australia. We confirm that existing descriptions of core competencies align with those identified by analysts and managers. We identify three considerations for present-day police organizations: the importance of data literacy and technical skills, the importance of self-motivation as a trait for analysts, and the core competencies of analyst supervisors. We complicate discussions about the importance of technological comprehension in light of software that automates components of analysis, illustrating how limits in data literacy translate to challenges for making effective use of new technologies. Next, we demonstrate how an ability to navigate interpersonal dynamics in police organizations is essential for analysts and analytic managers to be effective in their roles. We illustrate a reliance on individual-level motivation for competency-building over organizationally-driven or standardized professionalization. Finally, we contribute to limited scholarship addressing competencies for analyst supervisors and managers, and discuss the implications of supervision for analyst skill development.
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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 | 0,041 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».