Implementing evidence-based policing
Notice bibliographique
Résumé
The entire premise of evidence-based policing (EBP), with its emphasis on ‘what works’, should, in theory, be of immense appeal to police services. After all, we have a sizeable body of research that shows how programs and strategies based on sound research can contribute significantly to police effectiveness and efficiency (Lum, 2009). For example, proactive strategies such as CompStat (Computerized Statistics), problem-oriented policing (POP), intelligence-led policing (ILP) (Ratcliffe, 2008), and hotspots policing (Sherman and Weisburd, 1995) have been found to be more effective compared to random and reactive models. Research by Braga and Weisburd (2010) shows that an evidence-based approach was effective in reducing crime when adopted by police services in the USA by helping officers to focus on areas with a greater incidence of crime. And yet, despite such research, uptake of EBP by police organizations has generally been rather slow (Lum et al, 2012). Why is that? In this chapter, we take an organizational perspective, looking first at factors that affect police receptiveness to EBP, and then later identifying factors that affect resistance. Our goal: to help both police practitioners and their services move beyond various institutional obstacles and stumbling blocks. Factors affecting receptivity to evidence-based policing Practices Evidence-based practices are expected to help police organizations enhance their knowledge base, effectiveness, and economic efficiency (Bierly et al, 2009). One would assume that given the noted benefits of EBP, there would be abundant research identifying factors that help foster receptivity and reduce resistance to these practices. Surprisingly, such studies are few and far between, and a majority of them do not provide a clear idea about the impact of organizational context on embedding EBP in police organizations. So what is organizational context, and why should we care? Allow us to explain. Organizational context refers to the factors that make up the external and internal organizational environment. These factors, individually and collectively, can have the capacity to impede or facilitate organizational change. External environments include political, social, economic, or technological factors (Spector, 2011), while the internal organizational environment comprises of institutional resources, organizational structure, culture, and prior experience of change (Reichers et al, 1997).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,153 | 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 ».