Considering Objective and Subjective Measures for Police Use of Force Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
In spite of significant interest in the application of police use of force (UOF) from organisations, researchers, and the general public, there remains no industry standard for how police UOF is trained, and by extension, evaluated. While certain UOF behaviours can be objectively measured (e.g., correct shoot/no shoot decision making (DM), shot accuracy), the subjective evaluation of many UOF skills (e.g., situation awareness, SA) falls to the discretion of individual instructors. The aim of the current brief communication is to consider the operationalisation of essential UOF behaviours as objective and subjective measures, respectively. Using longitudinal data from a sample of Canadian police officers (n = 57) evaluated during UOF training scenarios, we discuss how objective and subjective measures reflect changes in officer performance over time. Objective lethal force DM was measured as a binary ‘correct–incorrect’ outcome and subjective SA was measured on a 5-point Likert scale ranging from ‘unacceptable’ to ‘exceptional’. Subjective evaluation of SA demonstrated significant changes over time, while DM remained relatively high and stable. Given the practical and professional implications of UOF, we recommend that a combination of objective and subjective measures is systematically implemented at all stages of police UOF training and evaluation (i.e., basic, advanced, in-service).
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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 | 0,089 | 0,183 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».