Body-worn cameras, police violence and the politics of evidence: A case of ontological gerrymandering
Notice bibliographique
Résumé
Public demands for greater police accountability, particularly in relation to violence targeting Black and Brown communities, have placed pressure on law enforcement organisations to be more transparent about officers’ actions. The implementation of police body-worn cameras (BWCs) has become a popular response. This article examines the embrace of BWCs amidst the wider shift toward evidence-based policing by scrutinising the body of research that evaluates the effects of these technologies. Through an intertextual analysis informed by insights from Critical Race Theory and Science and Technology Studies, we illustrate how the privileging of certain forms of empiricism, particularly randomised controlled trials, evinces what Woolgar and Pawluch describe as ontological gerrymandering. In doing so, the emergent evidence base supporting BWCs as a policing tool constitutively redefines police violence into a narrow conceptualisation rooted in encounters between citizens and police. This analysis examines how these framings, by design, minimise racialised power relations and inequalities. We conclude by reflecting on the implications of these evidence-based claims, arguing that they can direct attention away from – and thus can buttress – the structural conditions and institutions that perpetuate police violence.
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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 | 0,176 | 0,185 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,200 |
| Communication savante | 0,023 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».