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Enregistrement W3208778851 · doi:10.6000/1929-4409.2021.10.161

Sharpening the Axe: Identifying and Closing Gaps Within the Training Space of the South African Private Security Industry

2021· article· en· W3208778851 sur OpenAlexvenueno aff
Linda Mbana, Jacob Tseko Mofokeng, Witness Maluleke, Dorcas Khosa

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicing Practices and Perceptions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClosing (real estate)Private securityBusinessPublic relationsFocus groupPublic administrationPolitical scienceMarketingFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ever-present threat of crime in South Africa continues to drive the rise and demand for Private Security Industry (PSI) services amongst various governmental institutions, businesses and citizens to ensure their safety. This rise for the Private Security Services (PSS) persistently presents new challenges to the Private Security Industry Regulatory Authority (PSiRA) such as poor security training standards and deployment of untrained security officers attached to the Private Security Companies (PSCs), which negatively impacts the professionalism of the security industry. This study was guided by this objective: Identifying and closing the gaps within South African training space of PSI. This qualitative study was guided by the exploratory research design. The judgemental sampling technique was adopted to sample 40 participants confined to Gauteng (GP), Kwa-Zulu Natal (KZN) and Western Cape (WC) Provinces. The selected relevant stakeholders were attached to the South African Police Service (SAPS), Department of Labour (DoLl), Department of Home Affairs (DoH), National Prosecuting Authority (NPA) and the legal fraternity) and the PSI Directors and security officers to form part of the Focus Group Discussions (FGDs) and hybrid semi-structured interviews. The findings highlighted that the majority of the participants agreed that the private security industry training space is affected by security service providers letting PSiRA down by not training at, but rather engaging in, criminal activity through selling and people buying PSiRA security certificates. Some of the challenges mentioned include; poor training standards, non-compliance to legislated training standards, unqualified security training facilitators and outdated security Grades, misuse of security equipment leading to serious injuries and death, corruption in the industry, some of it being perpetrated by PSiRA inspectors, the very people who are supposed to keep the industry in check. This study recommends that, in order to overcome the challenges in the security training space, PSiRA needs to do away with the outdated security Grades by developing a new policy framework which will enable the creation of a new security-training curriculum and revise the training methods to suit the ever-changing security industry.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,562

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,176
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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