Black on Blue, Will Not Do: Navigating Canada’s Evidence Based Policing Community as a Black Academic – A Personal Counter-story
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose – This chapter explores how select “evidence-based” police scholars act as gatekeepers to research opportunities, in Canada, thus impeding critical research that pertains to Black communities. Methodology/Approach – Using the critical race method of counter-storytelling, the following narrative demonstrates how race and racism may play a role in the collection and dissemination of research that examines racial bias in Canadian policing. This methodology aims to refute the notion of critical objectivity, which is often used to promote the principles of evidence-based policing (EBP). Findings – Findings suggest that through various powers and levels within both the policing and academic community, a select number of scholars have influence over Canadian policing research that explores racial bias and discrimination. As such, research that may help to develop effective and efficient policing programs to address racial bias, is thwarted. Originality – No Canadian study explores anti-racist training programs or evaluates their effectiveness. This chapter demonstrates that this may be the result of gatekeeping. The following chapter provides insight into how this is done within EBP circles.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,052 | 0,025 |
| Communication savante | 0,018 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».