A Reasonable Officer: Examining the Relationships Among Stress, Training, and Performance in a Highly Realistic Lethal Force Scenario
Notice bibliographique
Résumé
Under conditions of physiological stress, officers are sometimes required to make split-second life-or-death decisions, where deficits in performance can have tragic outcomes, including serious injury or death and strained police-community relations. The current study assessed the performance of 122 active-duty police officers during a realistic lethal force scenario to examine whether performance was affected by the officer's level of operational skills training, years of police service, and stress reactivity. Results demonstrated that the scenario produced elevated heart rates (i.e., 150 beats per minute), as well as perceptual and cognitive distortions, such as tunnel vision, commensurate with those observed in naturalistic use of force encounters. The average performance rating from the scenario was 59%, with 27% of participants making at least one lethal force error. Elevated stress reactivity was a predictor of poorer performance and increased lethal force errors. Level of training and years of police service had differential and complex effects on both performance and lethal force errors. Our results illustrate the need to critically reflect on police training practices and continue to make evidence-based improvements to training. The findings also highlight that while training may significantly improve outcomes, flawless performance is likely not probable, given the limits of human performance under stress. Implications for the objective reasonableness standard, which is used to assess the appropriateness of force in courts of law, are discussed.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».