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Enregistrement W4205129013 · doi:10.46692/9781447353621.003

Situating evidence-based policing

2021· other· en· W4205129013 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicing Practices and Perceptions
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminologyComputer sciencePolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prior to the 1990s, policing across the West was largely conducted through what is known as the ‘standard model’ of policing (Sherman, 2013). This model, also known as the ‘3Rs’, was a ‘one-size-fits-all’ reactive approach that placed heavy emphasis on random patrols, rapid responses to calls for service, and reactive investigations, along with intensive enforcement in the form of police crackdowns and/or saturation policing (Weisburd and Eck, 2004; Sherman, 2013). Despite the apparent popularity of such approaches within policing and political circles, widespread crime rate increases throughout the 1970s and 1980s led some to question the ability of the police to reduce and prevent crime (Bayley, 1994). Growing doubt about the effectiveness of current policing styles, coupled with a growing body of evidence showing that practices under the standard model had little-to-no impact on crime (Skogan and Frydl, 2004), led to a period of significant innovation within policing. While the standard model was not replaced entirely, new policing processes and philosophies were developed and implemented. These innovations included not only evidence-based policing (EBP), but also problemoriented policing (POP), community-oriented policing (COP), CompStat (Computerized Statistics) and intelligence-led policing (ILP). One of the questions we are not infrequently asked is, ‘What is the difference between EBP and POP?’ Another is ‘Does EBP replace COP?’ Given the extent to which there is some overlap among these philosophies, and thus some natural confusion about whether they compete or complement one another, we thought it would be helpful to highlight some of the main characteristics and differences, focusing primarily on how each of these philosophies can be made compatible with an EBP approach. Thus, the purpose of this chapter is to situate EBP next to these other policing innovations. To begin, this chapter will provide an overview of EBP, further expanding on its origins and what Sherman (1998) ultimately intended for it to solve. The focus of the chapter then shifts towards three unique, but complimentary, policing innovations – problem-oriented policing, community policing, and intelligence-led policing – to outline where EBP stands relative to them.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,918

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0820,000

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 Opus0,211
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,245 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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