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Enregistrement W4225866258 · doi:10.3138/cjccj.2021-0023

Body-Worn Camera Footage in the News: An Experimental Study of the Impact of Perspective and Framing on Viewer Perception

2022· article· en· W4225866258 sur OpenAlexaffvenue
Brigitte Poirier, Justine Collin-Santerre, Rémi Boivin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Criminology and Criminal Justice/La Revue canadienne de criminologie et de justice pénale · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicing Practices and Perceptions
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)Perspective (graphical)PerceptionFraming effectPsychologyPsychological interventionSocial psychologyApplied psychologyComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of body-worn cameras (BWCs) by police organizations has increased rapidly in recent years. As a result, the use of BWC footage by mass media has also increased. While such video images can help viewers better understand complex police interventions, there are few studies of the extent to which BWC footage influences audience opinions and interpretations of police work. This article investigates the degree to which news reports of a police use-of-force event are influenced by two potential sources of cognitive bias: camera perspective and the way information about the event is framed. In a study using a three (cellphone, closed-circuit camera, and BWC perspective) by two (neutral and negative frame) experimental design, a total of 634 participants viewed and evaluated a news report of a police use-of-force event. Participant perceptions showed the influence of a BWC perspective bias, but no framing effect was found. Participants who watched the BWC footage were more likely to see the intervention as questionable or blameworthy and to believe that officers had no reasonable grounds for intervening. Results also suggest that the BWC perspective bias can be exacerbated or mitigated by the way information is presented in a news report.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,135
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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