Proactive Alliance: Combining policing and counselling psychology
Notice bibliographique
Résumé
The philosophy of community-oriented policing (COP) has been widely adopted by police departments around the world and has important benefits, such as improving community members’ satisfaction with police and their perceptions of police legitimacy. However, implementing COP is challenging. Police departments report difficulties obtaining the support of officers on the ground and knowing how best to engage communities—which often contain multiple, overlapping, and sometimes competing groups within the same geographic area—in effective problem-solving and crime prevention. This article describes Proactive Alliance, an innovative training program that draws from criminological theory andevidence-based principles in counselling psychology to teach police officers specific, immediately applicable techniques to establish rapport and long-term working relationships with community stakeholders. The training addresses two key challenges of COP: building meaningful collaboration across diverse communities and empowering frontline officers to become change agents in pursuit of the “co-production” of public safety. It builds on the original theory of broken windows policing, which emphasized the importance of harnessing police officers’ personalities to facilitate successful community engagement and crime prevention, and provides practical tools based on those used by mental health professionals to enable officers to engage in active listening, to connect, and to problem-solve with the community while protecting their own well-being. We conclude by describing the potential of Proactive Alliance to strengthen COP and evidence-based policing more broadly.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».