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Enregistrement W3158618429 · doi:10.1111/lcrp.12191

Advancing police use of force research and practice: urgent issues and prospects

2021· article· en· W3158618429 sur OpenAlexaff
Craig Bennell, Geoffrey P. Alpert, Judith P. Andersen, Joseph Arpaia, Juha‐Matti Huhta, Kimberly Barsamian Kahn, Ariane‐Jade Khanizadeh, Molly McCarthy, Kyle McLean, Renée J. Mitchell, Arne Nieuwenhuys, Adam Palmer, Michael D. White

Notice bibliographique

RevueLegal and Criminological Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicing Practices and Perceptions
Établissements canadiensMountain Equipment Co-op (Canada)University of TorontoCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUse of forceOfficerPsychologyPublic relationsTask forceEngineering ethicsPolitical scienceApplied psychologyEngineeringLawPublic administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leading police scholars and practitioners were asked to reflect on the most urgent issues that need to be addressed on the topic of use of force. Four themes emerged from their contributions: use of force and de‐escalation training needs to improve and be evaluated; new ways of conceptualizing use of force encounters and better use of force response models need to be developed; the inequitable application of force, and how to remediate biases, needs to be more fully understood; and misconceptions about police use of force need to be identified and corrected. The highlighted topics serve as an agenda for future research. Such research should provide greater insight into when, where, and why force is used by police officers, and how it can be applied appropriately. If implemented, the practical recommendations included in the contributions should have a positive impact on police performance, public trust and confidence in the police, and citizen and officer safety.

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)0,306
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,262
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,856

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3060,262
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0110,031
Communication savante0,0280,050
Science ouverte0,0080,018
Intégrité de la recherche0,0250,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,387
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,164 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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